SCATE: コスト効率の高いテスト生成のためにコーディングエージェントを監督する学習SCATE: Learning to Supervise Coding Agents for Cost-Effective Test Generation

arXiv cs.SE論文Paperarxiv.org公開Published2026/07/13 13:00 JST2mo ago重要度 MediumImportance Medium priority

AI2 点サマリ2 key points

SCATEはLLMベースのコーディングエージェントを監督者モデルで制御し、テスト生成コストを抑えながら品質を維持する手法を提案する。
監督者がエージェントの行動を動的に評価することで、効率的なソフトウェアテスト自動化を実現する。

SCATE proposes training a supervisor model to guide LLM-based coding agents during automated test generation, reducing computational cost while maintaining coverage quality.
This approach makes agent-driven software testing more practical for real-world use.

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記事情報・収集記録Article details & collection record

出典Source: arXiv cs.SE論文Paper
公開日時 (JST)Published (JST): 2026/07/13 13:00
収集日時 (JST)Collected (JST): 2026/07/13 14:24
配信形式Format: 論文Paper
原文言語Source language: EN
重要度の位置づけImportance in this lane: MediumMedium priority(arXiv 80件中、同等以上 80件)(80 of 80 arXiv entries are equal or higher)
出典の平均重要度（掲載直近 15 件・最大 30 件）Source average (last 15 listed, up to 30): 2.0 / 31=情報 · 2=中 · 3=高1=Info · 2=Medium · 3=High
情報の寿命Half-life: 長期 (アーキテクチャ)Long-term (architecture)

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