大規模なコードベースで動作するSE-Agentの効率を最適化するには？

2025-08-21

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業務効率を改善する4次元最適化ソリューション

大規模なコード・ベースのシナリオに対して、SE-Agentは以下の最適化戦略を提供します：

軌道圧縮技術80%のストレージ使用量を減らすことができます。configでtrajectory.compression_levelを設定し、圧縮の強さ(レベル1〜5)を調整する。
一括モードSWE-benchのような標準化されたテスト・セットでは、run-batchコマンドを使用して複数の問題インスタンスを並列処理し、-instances.sliceパラメータでバッチ・サイズを制御します。
モデル階層呼び出し例えば、文法チェックのような単純なタスクには軽量モデルを指定することができます。
キャッシングメカニズム軌跡システムによって蓄積された過去のシナリオライブラリを使用して、繰り返し発生する問題パターンに対してキャッシュされた結果を直接呼び出す。

実測データによると、階層呼び出し戦略を採用した結果、API呼び出しコストが平均で37%削減され、トラック圧縮を有効にした結果、ディスクI/O時間が63%削減された。