論文の概要: Think-on-Process: Dynamic Process Generation for Collaborative Development of Multi-Agent System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06568v1
- Date: Tue, 10 Sep 2024 15:02:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-11 17:11:29.986319
- Title: Think-on-Process: Dynamic Process Generation for Collaborative Development of Multi-Agent System
- Title（参考訳）: シンク・オン・プロ:マルチエージェントシステムの協調開発のための動的プロセス生成
- Authors: Leilei Lin, Yingming Zhou, Wenlong Chen, Chen Qian,
- Abstract要約: ToP (Think-on-Process) はソフトウェア開発のための動的プロセス生成フレームワークである。
本フレームワークはGPT-3.5とGPT-4の動的プロセス生成能力を著しく向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.65717444483291
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Software development is a collaborative endeavor that requires individuals from different departments to work together in order to collectively develop a high-quality software system. In this context, people have begun to explore a method that leverages multi-agent systems based on LLMs to carry out software development. However, existing research tends to rigidly fix the software development process in a framework in code form, thus failing to dynamically adjust the software development process in real-time to meet the more flexible and variable software environment. In this paper, we propose a dynamic process generation framework, named ToP (Think-on-Process). The core idea of ToP is to leverage experiential knowledge (i.e., process models) to guide LLMs in generating software development processes (i.e., instances). These instances will guide multi-agent in software development and employ a compiler to provide feedback on the development outcomes. Subsequently, we utilize heuristic algorithms to filter the instances and apply process mining algorithms to derive process model. Finally, the process model will be converted into text, formatted as prompts, to enhance the ability of LLMs to generate other instances. Experiments demonstrate that our framework ToP significantly enhances the dynamic process generation capability of the GPT-3.5 and GPT-4 for five categories of software development tasks.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェア開発は、高品質なソフトウェアシステムを集合的に開発するために、異なる部署の個人が協力することを要求する共同作業である。
この文脈では、LLMをベースとしたマルチエージェントシステムを活用してソフトウェア開発を行う方法を探求し始めている。
しかし、既存の研究は、フレームワークをコード形式で厳格に修正する傾向にあり、それによって、より柔軟で可変なソフトウェア環境を満たすために、開発プロセスをリアルタイムで動的に調整することができない。
本稿では,ToP(Think-on-Process)という動的プロセス生成フレームワークを提案する。
ToPの中核となる考え方は、経験的知識(すなわちプロセスモデル)を活用して、ソフトウェア開発プロセス(すなわちインスタンス)の生成においてLCMを導くことである。
これらのインスタンスは、ソフトウェア開発のマルチエージェントをガイドし、開発結果に対するフィードバックを提供するためにコンパイラを採用する。
その後、ヒューリスティックアルゴリズムを用いてインスタンスをフィルタリングし、プロセスモデルの導出にプロセスマイニングアルゴリズムを適用する。
最後に、プロセスモデルはテキストに変換され、プロンプトとしてフォーマットされ、LCMが他のインスタンスを生成する能力を高める。
実験により,本フレームワークのToPは,ソフトウェア開発タスクの5つのカテゴリにおいて,GPT-3.5およびGPT-4の動的プロセス生成能力を著しく向上することが示された。
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