マルチLLMエージェントクラスタによるバグ修正の自動化：予想以上に安価

この記事では、複数の巨大言語モデル（LLM）を用いたバグ修正の自動化に関する新しいアプローチについて説明します。Asana、Aiderコーディングエージェント、Sublayerエージェントを統合することで、システムは3つのLLM（GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 2.0 Flash）を自動的に起動し、同じバグの修正を試みます。各試行は別々のGitブランチで実行され、複数のプルリクエストが生成されます。この「無駄な推論」アプローチは、驚くほど安価で効率的であり、冗長性と多様な解決策を提供します。1つのモデルが失敗しても、他のモデルが成功する可能性があり、代替アプローチを提供します。この実験は、このマルチモデル、自動化、低コストのバグ修正の可能性を示しており、将来の開発におけるパラダイムシフトを示唆しています。