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<p>这篇论文介绍了<strong>阿里巴巴的LingmaAgent</strong>，一种旨在通过深入理解整个软件仓库来<strong>自动化解决软件问题</strong>的新方法。它通过<strong>构建知识图谱来整合仓库信息</strong>，并利用<strong>蒙特卡洛树搜索（MCTS）来有效地探索和理解复杂的代码结构。LingmaAgent在解决GitHub问题方面表现出显著的改进，并在阿里巴巴的内部部署中展现出强大的能力，可以自动修复或在人工干预下解决大量问题</strong>。此外，该论文还<strong>开源了LingmaAgent的Python原型</strong>，以供其他开发者参考。</p><p>https://arxiv.org/pdf/2406.01422 </p>