Super Library Agent: generazione e manutenzione congiunte di più applicazioni oltre la singola base di codice

Abstract degli autori

Le organizzazioni spesso sviluppano e mantengono portafogli di applicazioni correlate: basi di codice distribuibili in modo indipendente che condividono gran parte della logica di dominio, degli schemi di interfaccia o delle convenzioni operative. Con il crescente impiego degli agenti di IA basati su LLM per generare e mantenere questo software, un approccio ingenuo, applicazione per applicazione, duplica la logica condivisa tra le basi di codice e, quando la manutenzione affidata agli agenti si protrae nel tempo, lascia accumulare verbosità e codice inutilizzato e provoca un degrado strutturale. Introduciamo il problema Super Library Agent, in cui un agente genera in sequenza un portafoglio di N applicazioni correlate, mantenendo al contempo una Super Library condivisa di componenti riutilizzabili tra applicazioni. Una struttura sequenziale minima può, in linea di principio, estrarre il codice condiviso e migrare le applicazioni verso la libreria man mano che evolve, ma in pratica presenta un basso recall nell’estrazione e una migrazione fragile delle dipendenze. Affrontiamo questi problemi con un’estrazione guidata da candidati sulla base di sintesi di porzioni di codice, il consolidamento delle basi di codice prima dell’estrazione e una migrazione attenta al contesto che utilizza le tracce dell’estrazione e le informazioni sul grafo delle chiamate. Su WebGen-Bench e PaperBench, il nostro metodo preserva la funzionalità delle applicazioni, riducendo significativamente la ridondanza e l’ingombro in token (verbosità, lunghezza in token) rispetto all’approccio zero-shot ed evitando il degrado strutturale introdotto da una costruzione ingenua della libreria, con ulteriori riduzioni di LOC e MDL. Il nostro codice è disponibile all’indirizzo https://github.com/sbigstar0310/super-library-agent.