論文の概要: Large Language Model-Based Agents for Software Engineering: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02977v1
- Date: Wed, 4 Sep 2024 15:59:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-07 01:16:35.434760
- Title: Large Language Model-Based Agents for Software Engineering: A Survey
- Title(参考訳): ソフトウェア工学のための大規模言語モデルベースエージェント:調査
- Authors: Junwei Liu, Kaixin Wang, Yixuan Chen, Xin Peng, Zhenpeng Chen, Lingming Zhang, Yiling Lou,
- Abstract要約: 近年のLarge Language Models(LLM)の進歩は、AIエージェント、すなわちLLMベースのエージェントの新しいパラダイムを形成している。
我々は106の論文を収集し、それらを2つの視点、すなわちSEとエージェントの観点から分類する。
さらに、この重要な領域におけるオープンな課題と今後の方向性についても論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 20.258244647363544
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The recent advance in Large Language Models (LLMs) has shaped a new paradigm of AI agents, i.e., LLM-based agents. Compared to standalone LLMs, LLM-based agents substantially extend the versatility and expertise of LLMs by enhancing LLMs with the capabilities of perceiving and utilizing external resources and tools. To date, LLM-based agents have been applied and shown remarkable effectiveness in Software Engineering (SE). The synergy between multiple agents and human interaction brings further promise in tackling complex real-world SE problems. In this work, we present a comprehensive and systematic survey on LLM-based agents for SE. We collect 106 papers and categorize them from two perspectives, i.e., the SE and agent perspectives. In addition, we discuss open challenges and future directions in this critical domain. The repository of this survey is at https://github.com/FudanSELab/Agent4SE-Paper-List.
- Abstract(参考訳): 近年のLarge Language Models(LLM)の進歩は、AIエージェント、すなわちLLMベースのエージェントの新しいパラダイムを形成している。
スタンドアロンのLLMと比較して、LCMベースのエージェントは、外部のリソースやツールを知覚し活用する能力でLSMを拡張して、LCMの汎用性と専門性を大幅に拡張する。
これまで、LLMベースのエージェントが適用され、ソフトウェア工学(SE)において顕著な効果を示した。
複数のエージェントと人間の相互作用の相乗効果は、複雑な実世界のSE問題に対処する際のさらなる約束をもたらす。
本研究は,SE のための LLM ベースのエージェントに関する総合的かつ体系的な調査である。
我々は106の論文を収集し、それらを2つの視点、すなわちSEとエージェントの観点から分類する。
さらに、この重要な領域におけるオープンな課題と今後の方向性についても論じる。
この調査のリポジトリはhttps://github.com/FudanSELab/Agent4SE-Paper-Listにある。
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