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#Agentic Coding

7개의 포스트

[논문리뷰] KAT-Coder-V2 Technical Report

Agentic Coding은 단순 코드 생성을 넘어 복잡한 리포지토리 상호작용과 도구 호출을 요구하며, 이는 단일 학습 파이프라인으로는 최적화하기 어려운 복합적인 도메인들을 포함합니다. 기존 연구들은 환경 인프라가 에이전트 스캐폴드와 강하게 결합되어 있어 새로운 데이터셋이나 스캐폴드 통합이 비효율적이라는 한계가 있습니다.
#Review#Agentic Coding#Specialize-then-Unify#KwaiEnv#Reinforcement Learning#On-Policy Distillation#Tree Training
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[논문리뷰] FeatureBench: Benchmarking Agentic Coding for Complex Feature Development

대규모 언어 모델(LLM) 기반 코드 에이전트의 현재 코딩 능력을 평가하고, 기존 벤치마크의 제한적인 태스크 범위(버그 수정 등)를 넘어 복잡한 기능 개발 시나리오에서의 성능을 측정하기 위한 새로운 벤치마크인 FeatureBench 를 제안하는 것을 목표로 합니다.
#Review#Agentic Coding#Benchmarking#LLMs#Feature Development#Software Engineering#Test-Driven Development#Scalability
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[논문리뷰] CLI-Gym: Scalable CLI Task Generation via Agentic Environment Inversion

본 논문은 실세계 소프트웨어 개발에 필수적인 CLI(명령줄 인터페이스) 환경과의 상호작용 을 포함하는 환경 집약적 에이전트 작업 의 확장 가능한 데이터 생성 파이프라인 부재 문제를 해결하고자 합니다.
#Review#Agentic Coding#CLI Automation#Environment Inversion#Task Generation#Large Language Models (LLMs)#Software Engineering#Dockerfile#Terminal-Bench
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[논문리뷰] DeepCode: Open Agentic Coding

대규모 언어 모델(LLM) 기반 코드 에이전트들이 정보 과부하 와 컨텍스트 병목 현상 으로 인해 과학 논문과 같은 복잡한 문서로부터 고품질의 코드베이스를 생성하는 데 어려움을 겪는 문제를 해결하는 것이 목표입니다.
#Review#Agentic Coding#LLM#Code Generation#Repository Synthesis#Information Flow Management#Code Memory#CodeRAG#Automated Verification#Scientific Reproduction
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