主页 › 范文 › 软件工程 › 本文

CXXCrafter: 基于LLM的C/C++开源软件自动构建代理

摘要

文章提出CXXCrafter——首个基于LLM代理的C/C++开源软件自动化构建系统。通过实证研究发现主流C/C++项目平均需解决5个构建错误，主要挑战包括依赖管理复杂性（占比74%）、构建系统多样性（20+种工具链）及错误诊断困难。CXXCrafter设计三模块协同框架：解析器自动提取依赖和文档，生成器动态生成/修正Dockerfile，执行器通过容器化环境实现错误反馈循环。在752个项目的评估中，系统达成78%构建成功率，较启发式方法（39%）和纯LLM（34%）显著提升，单次构建成本仅0.41美元。

1. 引言

开源C/C++软件（如操作系统、数据库）是基础设施的核心组件，其自动化构建对漏洞检测、程序分析至关重要。然而，现有研究主要聚焦Java/Python，C/C++构建自动化存在显著空白：涉及20余种异构构建系统（CMake/Make/Autotools等）、复杂依赖管理及多阶段错误诊断。实证研究表明，100个流行C/C++项目中仅21个能用默认命令成功构建，79个项目平均需修复5个错误，耗费153人时。

2. 核心挑战与解决方案

2.1 构建挑战实证

对100个项目的384个构建错误归因表明：

依赖问题（74%）：库未安装（263例）、路径错误（10例）、版本冲突（11例）
工具链问题（17%）：构建系统版本冲突（6例）、编译工具缺失（58例）
配置问题（8%）：OS兼容性（7例）、命令错误（10例）、项目配置缺失（13例）

2.2 CXXCrafter框架

系统通过三模块闭环解决挑战：

解析器：结合静态分析（CCScanner）和LLM-RAG提取依赖、环境配置及构建文档
生成器：基于嵌套提示模板动态生成Dockerfile，响应执行器错误反馈迭代修正
执行器：容器化环境运行构建，LLM判别器验证构建成功（静态指令检查+动态日志分析）

3. 实验评估

3.1 有效性验证（RQ3）

在Top100和Awesome-CPP（共752项目）的测试表明：

方法	成功率	优势
默认构建命令	39.01%	-
纯LLM（GPT-4o）	31.65%	-
CXXCrafter	78.10%	解决3个人工失败项目

3.2 关键设计影响（RQ4）

消融实验证明：

移除解析器：成功率降至48%
禁用动态交互：成功率暴跌至22%
LLM性能：GPT-4o > DeepSeek-v3 > GPT-4o mini

3.3 效率与成本（RQ6）

单项目平均耗时875秒，成本0.41美元。磁盘消耗为主要瓶颈（实验产生50TB数据）。

4. 创新价值

CXXCrafter首次实现LLM代理驱动的大规模C/C++构建自动化，其优势包括：

通过RAG精准解析文档，避免人工疏忽（如protobuf版本冲突）
利用LLM历史知识解决系统兼容性问题（如Ubuntu22.04下Clang7适配）
支持漏洞重现、LLVM-IR分析等下游应用

代码已在GitHub开源。