論文の概要: ChatDev: Communicative Agents for Software Development

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07924v5
• Date: Wed, 5 Jun 2024 13:23:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 04:26:20.261534
• Title: ChatDev: Communicative Agents for Software Development
• Title（参考訳）: ChatDev: ソフトウェア開発のためのコミュニケーションエージェント
• Authors: Chen Qian, Wei Liu, Hongzhang Liu, Nuo Chen, Yufan Dang, Jiahao Li, Cheng Yang, Weize Chen, Yusheng Su, Xin Cong, Juyuan Xu, Dahai Li, Zhiyuan Liu, Maosong Sun,
• Abstract要約: ChatDevはチャットを利用したソフトウェア開発フレームワークで、特別なエージェントがコミュニケーション方法についてガイドされる。 これらのエージェントは、統一された言語ベースのコミュニケーションを通じて、設計、コーディング、テストフェーズに積極的に貢献する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.90400377131962
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Software development is a complex task that necessitates cooperation among multiple members with diverse skills. Numerous studies used deep learning to improve specific phases in a waterfall model, such as design, coding, and testing. However, the deep learning model in each phase requires unique designs, leading to technical inconsistencies across various phases, which results in a fragmented and ineffective development process. In this paper, we introduce ChatDev, a chat-powered software development framework in which specialized agents driven by large language models (LLMs) are guided in what to communicate (via chat chain) and how to communicate (via communicative dehallucination). These agents actively contribute to the design, coding, and testing phases through unified language-based communication, with solutions derived from their multi-turn dialogues. We found their utilization of natural language is advantageous for system design, and communicating in programming language proves helpful in debugging. This paradigm demonstrates how linguistic communication facilitates multi-agent collaboration, establishing language as a unifying bridge for autonomous task-solving among LLM agents. The code and data are available at https://github.com/OpenBMB/ChatDev.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア開発は、多様なスキルを持つ複数のメンバ間の協力を必要とする複雑なタスクです。 多くの研究が、デザイン、コーディング、テストなど、ウォーターフォールモデルの特定のフェーズを改善するためにディープラーニングを使用していた。 しかし、各フェーズのディープラーニングモデルにはユニークな設計が必要であり、様々なフェーズにわたる技術的不整合が生じ、断片化され、非効率な開発プロセスがもたらされる。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)によって駆動される特殊なエージェントを(チャットチェーンを介して)コミュニケーションする方法と(コミュニケーション脱ハロシン化を介して)コミュニケーションする方法でガイドするチャット駆動ソフトウェア開発フレームワークChatDevを紹介する。 これらのエージェントは、言語ベースの統一コミュニケーションを通じて設計、コーディング、テストフェーズに積極的に貢献する。 自然言語の利用はシステム設計に有利であり、プログラミング言語でのコミュニケーションはデバッグに役立ちます。 このパラダイムは,LLMエージェント間の自律的タスク解決のための統合ブリッジとして,言語コミュニケーションが多エージェント協調を促進することを示す。 コードとデータはhttps://github.com/OpenBMB/ChatDevで公開されている。

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