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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
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AI要約 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。
EN 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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