Melhorando a Localização de Falhas com Agentes LLM
Um novo método melhora a detecção de bugs de software usando agentes de LLM e uma estratégia de dividir para conquistar.
Md Nakhla Rafi, Dong Jae Kim, Tse-Hsun Chen, Shaowei Wang
― 8 min ler
Índice
- Contexto
- A Necessidade de Localização de Falhas Eficiente
- Métodos Tradicionais de Localização de Falhas
- O Papel do Machine Learning
- Modelos de Linguagem Grandes
- Limitações das Técnicas Atuais de LLM
- Abordagem Proposta
- Visão Geral do Nosso Método
- Estratégia de Dividir e Conquistar
- O Papel dos Agentes LLM
- Processo Iterativo e Autorreflexão
- Setup Experimental
- Conjunto de Dados Benchmark
- Métricas de Avaliação
- Resultados
- Comparando Desempenho
- Impacto dos Componentes Chave
- Influência da Ordem dos Métodos
- Conclusão
- Trabalhos Futuros
- Referências
- Agradecimentos
- Fonte original
- Ligações de referência
Encontrar e consertar bugs de software é uma parte demorada e complicada na criação de programas. Muitas equipes gastam uma boa parte do tempo e dinheiro Testando e depurando. Métodos tradicionais para localizar bugs, como o Spectrum-Based Fault Localization (SBFL), usam estatísticas pra analisar quais partes do código foram testadas. Mas, esses métodos nem sempre são muito precisos. Técnicas mais novas que usam machine learning podem ser melhores, mas precisam de muitos dados e recursos de processamento.
Desenvolvimentos recentes em modelos de linguagem grandes (LLMs) trazem esperanças pra melhorar como a gente encontra bugs no software. Esses modelos conseguem ler e entender o código melhor, o que poderia ajudar a localizar falhas de forma mais precisa. Porém, os LLMs também têm problemas, como limites na quantidade de dados que conseguem processar de uma vez e dificuldades em trabalhar com sistemas de software complicados.
Pra resolver esses problemas, a gente propõe uma abordagem inovadora que usa agentes LLM pra Localização de Falhas. Esse método mistura classificações do SBFL com uma estratégia de dividir pra conquistar, facilitando a gestão e análise de grandes conjuntos de dados. Ao dividir os dados em partes menores e usar múltiplos agentes LLM num processo interligado, nossa abordagem guia a busca pelo código pra encontrar bugs de forma mais eficiente.
Testamos nosso método no benchmark Defects4J, que inclui bugs do mundo real de vários projetos Java. Os resultados mostraram que nossa abordagem superou as técnicas existentes, mostrando uma melhora na precisão na localização de falhas.
Contexto
A Necessidade de Localização de Falhas Eficiente
À medida que os sistemas de software ficam mais complexos, a necessidade de métodos melhores e mais eficientes pra encontrar e corrigir falhas é crítica. Pesquisas mostram que as equipes de desenvolvimento de software investem uma parte significativa dos seus orçamentos em atividades de teste e Depuração.
Várias técnicas foram desenvolvidas pra ajudar a localizar falhas, principalmente analisando a cobertura do código e a execução do programa. Essas técnicas visam identificar as partes mais problemáticas do software. No entanto, muitos métodos existentes ainda enfrentam problemas com precisão e escalabilidade.
Métodos Tradicionais de Localização de Falhas
Métodos tradicionais como o SBFL dependem de analisar com que frequência diferentes partes do código foram executadas durante os testes. Esses métodos normalmente classificam as partes do código com base na frequência de execução em testes que falharam em comparação com aqueles que passaram. Embora possam oferecer insights úteis, sua precisão pode ser limitada porque se baseiam em relações estatísticas em vez de um entendimento mais profundo da semântica do código.
O Papel do Machine Learning
Avanços recentes têm visto técnicas de machine learning e deep learning sendo aplicadas pra melhorar a localização de falhas. Essas abordagens utilizam modelos complexos que analisam vários fatores, incluindo a complexidade do código e dados históricos de falhas. Embora esses métodos apresentem resultados melhores, eles muitas vezes precisam de grandes quantidades de dados de treinamento e podem demorar pra calcular resultados.
Modelos de Linguagem Grandes
LLMs, como os reconhecidos modelos GPT, recentemente deram grandes passos na análise tanto de linguagem natural quanto de linguagens de programação. Esses modelos podem analisar código, ler mensagens de erro e sugerir correções pra bugs comuns. O desenvolvimento deles abriu novas possibilidades pra localização de falhas, permitindo uma análise mais profunda e raciocínio sobre o código. Porém, eles também enfrentam desafios, como restrições no comprimento de entrada, o que pode limitar sua capacidade de analisar grandes bases de código de forma eficaz.
Limitações das Técnicas Atuais de LLM
Apesar dos benefícios, técnicas baseadas em LLM frequentemente têm dificuldades com as limitações de tokens da sua entrada. Esses limites impedem que consigam processar dados extensivos de cobertura em projetos de software maiores. Além disso, seu desempenho pode piorar ao lidar com sistemas complexos com múltiplos componentes interconectados.
Abordagem Proposta
Visão Geral do Nosso Método
Pra abordar as limitações dos métodos tradicionais e dos atuais baseados em LLM, a gente propõe um novo método que usa agentes LLM pra aprimorar o processo. Os principais componentes da nossa abordagem envolvem organizar grandes dados de cobertura, utilizar múltiplos agentes e permitir raciocínio colaborativo através de uma estratégia de dividir e conquistar.
Estratégia de Dividir e Conquistar
Nossa abordagem começa usando o SBFL pra classificar os métodos nos dados de cobertura, permitindo que a gente agrupe aqueles que provavelmente contêm falhas. Depois, dividimos os dados de cobertura em partes menores e gerenciáveis que se encaixam nos limites de tokens do LLM. Esse agrupamento garante que o LLM consiga processar cada conjunto de dados de forma eficaz sem ficar sobrecarregado.
O Papel dos Agentes LLM
No nosso método, usamos dois agentes LLM: o Agente Testador e o Agente Depurador. O Agente Testador revisa os testes que falharam e as pilhas de rastreamento pra identificar métodos suspeitos, enquanto o Agente Depurador faz uma análise mais profunda desses métodos. Os dois agentes se comunicam através de um mecanismo de encadeamento de prompts, permitindo que compartilhem descobertas e ampliem os insights um do outro.
Processo Iterativo e Autorreflexão
Depois que a análise inicial é concluída, cada agente passa por um processo de autorreflexão pra refinar seus resultados. Essa revisão crítica permite que os agentes melhorem suas saídas identificando erros em potencial e reavaliando suas descobertas. Além disso, os agentes utilizam um processo de raciocínio em cadeia pra considerar soluções potenciais pros bugs detectados.
Setup Experimental
Conjunto de Dados Benchmark
Pra avaliar nosso método proposto, fizemos experimentos no benchmark Defects4J, que inclui uma variedade de falhas do mundo real coletadas de vários projetos Java. O conjunto de dados contém centenas de falhas e testes correspondentes, proporcionando um ambiente controlado pra avaliar o desempenho da localização de falhas.
Métricas de Avaliação
Avaliamos o desempenho do nosso método baseado na métrica de recall em Top-N. Isso significa que medimos quantas vezes o elemento com defeito correto apareceu nas classificações mais altas dos nossos resultados. Dado que os desenvolvedores geralmente focam nos componentes defeituosos mais bem classificados, essas métricas são cruciais pra entender a eficácia da nossa abordagem.
Resultados
Comparando Desempenho
Nossos resultados mostram que nosso método supera as técnicas existentes em precisão de localização de falhas. Em particular, mostrou uma melhora significativa em relação à técnica base baseada em LLM, alcançando uma taxa maior de identificação correta de falhas nos testes.
Impacto dos Componentes Chave
Nas nossas avaliações, descobrimos que componentes como a divisão de cobertura e o encadeamento de prompts influenciaram significativamente o desempenho geral do nosso método. Quando esses componentes foram removidos do processo, vimos quedas consideráveis na precisão, destacando sua importância em melhorar a eficácia da localização de falhas.
Influência da Ordem dos Métodos
A ordem inicial dos métodos fornecidos ao LLM também desempenhou um papel chave no desempenho. Nossos experimentos mostraram que classificar cuidadosamente os métodos gerou resultados melhores, com a melhor estratégia de ordenação levando a ganhos substanciais na precisão.
Conclusão
Nossa pesquisa apresenta uma abordagem nova pra localização de falhas que efetivamente aborda muitos desafios enfrentados por desenvolvedores na engenharia de software. Ao integrar agentes LLM, empregar uma estratégia de dividir e conquistar e enfatizar o raciocínio colaborativo, conseguimos aprimorar a capacidade de localizar e corrigir bugs de software com precisão. Os resultados dos nossos experimentos destacam o potencial do nosso método pra trazer benefícios reais pros times de desenvolvimento de software, ajudando a reduzir custos de depuração e melhorar a qualidade geral do software.
Trabalhos Futuros
Embora nosso método mostre promessas, ainda há trabalho significativo pra expandir suas capacidades. Pesquisas futuras vão focar em aplicar nossa técnica a bases de código maiores e explorar como diferentes estratégias de ordenação impactam o desempenho. Além disso, há potencial pra refinar ainda mais os processos colaborativos entre os agentes, levando a resultados de localização de falhas ainda melhores em sistemas de software complexos.
Referências
Estudos adicionais e referências que apoiam essa pesquisa foram realizados durante a fase experimental. No entanto, neste resumo, referências específicas foram omitidas pra clareza.
Agradecimentos
Agradecemos as contribuições de vários pesquisadores e desenvolvedores no campo da engenharia de software que pavimentaram o caminho pra avanços na localização de falhas. A colaboração e compartilhamento de conhecimento dentro da comunidade continuam impulsionando inovação e melhoria nas práticas de desenvolvimento de software.
Título: Enhancing Fault Localization Through Ordered Code Analysis with LLM Agents and Self-Reflection
Resumo: Locating and fixing software faults is a time-consuming and resource-intensive task in software development. Traditional fault localization methods, such as Spectrum-Based Fault Localization (SBFL), rely on statistical analysis of test coverage data but often suffer from lower accuracy. Learning-based techniques, while more effective, require extensive training data and can be computationally expensive. Recent advancements in Large Language Models (LLMs) offer promising improvements in fault localization by enhancing code comprehension and reasoning. However, these LLM-based techniques still face challenges, including token limitations, degraded performance with long inputs, and difficulties managing large-scale projects with complex systems involving multiple interacting components. To address these issues, we introduce LLM4FL, a novel LLM-agent-based fault localization approach that integrates SBFL rankings with a divide-and-conquer strategy. By dividing large coverage data into manageable groups and employing multiple LLM agents through prompt chaining, LLM4FL navigates the codebase and localizes faults more effectively. The approach also incorporates self-reflection and chain-of-thought reasoning, enabling agents to iteratively generate fixes and re-rank suspicious methods. We evaluated LLM4FL on the Defects4J (V2.0.0) benchmark, comprising 675 real-world faults from 14 open-source Java projects. Our results demonstrate that LLM4FL outperforms AutoFL by 19.27% in Top-1 accuracy and surpasses state-of-the-art supervised techniques such as DeepFL and Grace, all without task-specific training. Additionally, we highlight the impact of coverage splitting and prompt chaining on fault localization performance and show that different method ordering can improve Top-1 accuracy by up to 22%.
Autores: Md Nakhla Rafi, Dong Jae Kim, Tse-Hsun Chen, Shaowei Wang
Última atualização: 2024-09-20 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2409.13642
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.13642
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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