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。

関連論文リスト

• Agents in Software Engineering: Survey, Landscape, and Vision [46.021478509599895]
  大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい成功を収め、下流の様々なタスクで広く使われてきた。 LLMとソフトウェア工学(SE)を組み合わせた多くの研究では、明示的にも暗黙的にもエージェントの概念が採用されている。 本稿では,知覚,記憶,行動の3つの重要なモジュールを含む,SE における LLM ベースのエージェントのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-13T17:55:58Z)
• From LLMs to LLM-based Agents for Software Engineering: A Survey of Current, Challenges and Future [15.568939568441317]
  本稿では,大規模言語モデル (LLM) と LLM をベースとしたソフトウェア工学エージェントの実践とソリューションについて検討する。 特に、要件エンジニアリング、コード生成、自律的な意思決定、ソフトウェア設計、テスト生成、ソフトウェアメンテナンスの6つの主要なトピックを要約します。 我々は、使用するモデルとベンチマークについて論じ、ソフトウェア工学におけるそれらの応用と有効性について包括的に分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-05T14:01:15Z)
• RePrompt: Planning by Automatic Prompt Engineering for Large Language Models Agents [27.807695570974644]
  大規模言語モデル(LLM)は、従来の自然言語処理以外の領域で顕著な成功を収めている。 LLMエージェントのプロンプトにおけるステップバイステップ命令を最適化する「段階的な降下」を行う新しい手法である textscRePrompt を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T01:23:11Z)
• LLMs Meet Multimodal Generation and Editing: A Survey [89.76691959033323]
  本調査では,画像,ビデオ,3D,オーディオなど,さまざまな領域にわたるマルチモーダル生成と編集について詳述する。 これらの分野でのマイルストーンの成果を要約し、これらの研究をLLM法とCLIP/T5法に分類する。 我々は、既存の生成モデルを人間とコンピュータの相互作用に活用できるツール強化マルチモーダルエージェントを掘り下げる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T17:59:20Z)
• LLM-based Multi-Agent Reinforcement Learning: Current and Future Directions [8.55917897789612]
  我々は、共通の目標を持つ複数のエージェントの協調作業と、それら間のコミュニケーションに焦点を当てる。 また、フレームワークの言語コンポーネントによって実現されるヒューマン・イン・オン・ザ・ループのシナリオについても検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-17T22:10:23Z)
• Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges [44.92286030322281]
  大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクで大きな成功を収めています。 近年, 1 つの LLM を単一計画や意思決定エージェントとして利用する手法の開発により, 複雑な問題解決や世界シミュレーションにおいて, LLM ベースのマルチエージェントシステムは大きな進歩を遂げている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-21T23:36:14Z)
• Recommender AI Agent: Integrating Large Language Models for Interactive Recommendations [53.76682562935373]
  我々は,LLMを脳として,レコメンダモデルをツールとして使用する,textbfInteRecAgentという効率的なフレームワークを紹介した。 InteRecAgentは会話レコメンデーションシステムとして満足度を達成し、汎用LLMよりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-31T07:36:44Z)
• A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents [105.2509166861984]
  大規模言語モデル(LLM)は、人間レベルの知性を達成する上で、顕著な可能性を示している。 本稿では,LLMに基づく自律エージェントの分野を総合的な観点から体系的に検討する。 本稿では、社会科学、自然科学、工学の分野におけるLLMベースの自律エージェントの多様な応用について概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-22T13:30:37Z)
• AgentBench: Evaluating LLMs as Agents [88.45506148281379]
  大規模言語モデル(LLM)は、従来のNLPタスクを超えた現実的な実用的ミッションをターゲットとして、ますます賢く自律的になってきています。 我々は,現在8つの異なる環境からなるベンチマークであるAgentBenchを紹介し,LLM-as-Agentの推論と意思決定能力を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-07T16:08:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。