論文の概要: The Potential of LLMs in Automating Software Testing: From Generation to Reporting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00217v1
• Date: Tue, 31 Dec 2024 02:06:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 17:17:17.345637
• Title: The Potential of LLMs in Automating Software Testing: From Generation to Reporting
• Title（参考訳）: ソフトウェアテスト自動化におけるLCMの可能性 - 生成からレポートまで
• Authors: Betim Sherifi, Khaled Slhoub, Fitzroy Nembhard,
• Abstract要約: 手動テストは効果的だが、時間とコストがかかり、自動化メソッドの需要が増大する。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、ソフトウェア工学に大きな影響を与えている。 本稿では,人間の介入を減らし,テスト効率を向上させるため,LSMを用いた自動ソフトウェアテストに対するエージェント指向アプローチについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Having a high quality software is essential in software engineering, which requires robust validation and verification processes during testing activities. Manual testing, while effective, can be time consuming and costly, leading to an increased demand for automated methods. Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have significantly influenced software engineering, particularly in areas like requirements analysis, test automation, and debugging. This paper explores an agent-oriented approach to automated software testing, using LLMs to reduce human intervention and enhance testing efficiency. The proposed framework integrates LLMs to generate unit tests, visualize call graphs, and automate test execution and reporting. Evaluations across multiple applications in Python and Java demonstrate the system's high test coverage and efficient operation. This research underscores the potential of LLM-powered agents to streamline software testing workflows while addressing challenges in scalability and accuracy.
• Abstract（参考訳）: 高品質なソフトウェアを持つことは、テスト活動中に堅牢な検証と検証プロセスを必要とするソフトウェア工学において不可欠である。 手動テストは効果的だが、時間とコストがかかり、自動化メソッドの需要が増大する。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、特に要求分析、テスト自動化、デバッグといった分野において、ソフトウェア工学に大きな影響を与えている。 本稿では,人間の介入を減らし,テスト効率を向上させるため,LSMを用いた自動ソフトウェアテストに対するエージェント指向アプローチについて検討する。 提案するフレームワークはLLMを統合してユニットテストを生成し、コールグラフを視覚化し、テスト実行とレポートを自動化する。 PythonとJavaの複数のアプリケーションにまたがる評価は、システムの高いテストカバレッジと効率的な操作を示している。 この研究は、スケーラビリティと精度の課題に対処しながら、ソフトウェアテストワークフローを効率化するLLMエージェントの可能性を強調している。

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