
论文情况Author:Ruida Hu Chao Peng Xinchen Wang Junjielong Xu Cuiyun Gaotime: 2025paper: Repo2Runsource code: bytedance/Repo2Run
该论文获得2025 NeurIPS spotlight.
论文学习基本概要利用大模型(LLM)智能代理工具,为Python项目自动化生成可靠的Dockerfile,简化项目的部署难度和方便依赖管理。利用Dockerfile部署的环境运行项目中的测试文件,并能够成功通过。
问题和措施
SWE-agent不能解决依赖冲突、基础镜像版本不匹配、环境变量缺失、源码语法错误
难以追踪有效的成功的执行路径
命令 造成 环境污染
针对以上问题,论文中提出了一些创新的解决方法:
版本回滚,利用docker commit,当命令污染时,可以回滚到之前的版本
内外双层环境架构,内层环境是docker容器环境,负责执行shell指令和动作(比如运行测例);外层环境是一个agent,可以执行高权限动作(如切换基础镜像)
Dockerfile生成 ...