論文の概要: LLM-Based Multi-Agent Systems for Software Engineering: Vision and the Road Ahead

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04834v1
• Date: Sun, 7 Apr 2024 07:05:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 19:20:53.259441
• Title: LLM-Based Multi-Agent Systems for Software Engineering: Vision and the Road Ahead
• Title（参考訳）: ソフトウェア工学のためのLLMベースのマルチエージェントシステム:ビジョンと道の先
• Authors: Junda He, Christoph Treude, David Lo,
• Abstract要約: 本稿では,複雑かつ多面的なソフトウェア工学の課題に対処する上で,マルチエージェント(LMA)システムの進化を考察する。 将来のソフトウェアエンジニアリングプラクティスにおけるLMAシステムの役割を調べることで、このビジョンペーパーは潜在的なアプリケーションと新たな課題を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.834072370183106
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Integrating Large Language Models(LLMs) into autonomous agents marks a significant shift in the research landscape by offering cognitive abilities competitive to human planning and reasoning. This paper envisions the evolution of LLM-based Multi-Agent (LMA) systems in addressing complex and multi-faceted software engineering challenges. LMA systems introduce numerous benefits, including enhanced robustness through collaborative cross-examination, autonomous problem-solving, and scalable solutions to complex software projects. By examining the role of LMA systems in future software engineering practices, this vision paper highlights the potential applications and emerging challenges. We further point to specific opportunities for research and conclude with a research agenda with a set of research questions to guide future research directions.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を自律エージェントに統合することは、人間の計画や推論と競合する認知能力を提供することによって、研究の展望に大きな変化をもたらす。 本稿では,LLMをベースとしたマルチエージェント(Multi-Agent, LMA)システムの,複雑かつ多面的なソフトウェア工学の課題に対処する進化を考察する。 LMAシステムには、協調的な相互検査、自律的な問題解決、複雑なソフトウェアプロジェクトに対するスケーラブルなソリューションなど、数多くのメリットがある。 将来のソフトウェアエンジニアリングプラクティスにおけるLMAシステムの役割を調べることで、このビジョンペーパーは潜在的なアプリケーションと新たな課題を強調します。 さらに、研究の具体的な機会を指摘し、今後の研究方向性を導くための一連の研究課題で研究アジェンダを締結する。

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