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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04834v3
• Date: Fri, 20 Dec 2024 06:01:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:21:31.965004
• Title: LLM-Based Multi-Agent Systems for Software Engineering: Literature Review, Vision and the Road Ahead
• Title（参考訳）: LLMをベースとしたソフトウェアエンジニアリングのためのマルチエージェントシステム:文献レビュー,ビジョン,ロードアヘッド
• Authors: Junda He, Christoph Treude, David Lo,
• Abstract要約: 本稿では,LMA(Multi-Agent)システムへのLarge Language Modelの統合の可能性について検討する。 複数のエージェントの協調的かつ専門的な能力を活用することで、LMAシステムは自律的な問題解決を可能にし、堅牢性を改善し、現実世界のソフトウェアプロジェクトの複雑さを管理するスケーラブルなソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.834072370183106
• License:
• Abstract: Integrating Large Language Models (LLMs) into autonomous agents marks a significant shift in the research landscape by offering cognitive abilities that are competitive with human planning and reasoning. This paper explores the transformative potential of integrating Large Language Models into Multi-Agent (LMA) systems for addressing complex challenges in software engineering (SE). By leveraging the collaborative and specialized abilities of multiple agents, LMA systems enable autonomous problem-solving, improve robustness, and provide scalable solutions for managing the complexity of real-world software projects. In this paper, we conduct a systematic review of recent primary studies to map the current landscape of LMA applications across various stages of the software development lifecycle (SDLC). To illustrate current capabilities and limitations, we perform two case studies to demonstrate the effectiveness of state-of-the-art LMA frameworks. Additionally, we identify critical research gaps and propose a comprehensive research agenda focused on enhancing individual agent capabilities and optimizing agent synergy. Our work outlines a forward-looking vision for developing fully autonomous, scalable, and trustworthy LMA systems, laying the foundation for the evolution of Software Engineering 2.0.
• 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,ソフトウェア工学(SE)における複雑な課題に対処するため,大規模言語モデルとマルチエージェント(LMA)システムの統合の可能性について検討する。 複数のエージェントの協調的かつ専門的な能力を活用することで、LMAシステムは自律的な問題解決を可能にし、堅牢性を改善し、現実世界のソフトウェアプロジェクトの複雑さを管理するスケーラブルなソリューションを提供する。 本稿では、ソフトウェア開発ライフサイクル(SDLC)の様々な段階にわたって、LMAアプリケーションの現在の展望をマッピングするために、最近の初等研究を体系的にレビューする。 現状のLMAフレームワークの有効性を実証する2つのケーススタディを行う。 さらに、重要な研究ギャップを特定し、個別のエージェント能力の向上とエージェントのシナジーの最適化に焦点を当てた総合的な研究課題を提案する。 我々の研究は、完全に自律的でスケーラブルで信頼性の高いLMAシステムを開発するという先進的なビジョンを概説し、Software Engineering 2.0の進化の基盤を築き上げています。

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