From LLMs to LLM-based Agents for Software Engineering: A Survey of Current, Challenges and Future
From LLMs to LLM-based Agents for Software Engineering: A Survey of Current, Challenges and Future [15.6] 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） (Mon, 05 Aug 2024 14:01:15 GMT)
LLMを用いたソフトウエア工学に関するサーベイ。エージェントにもフォーカスしている。
「The analysis revealed that the emergence of LLM-based agents has led to extensive research and applications across various software engineering topics, demonstrating different emphases compared to traditional LLMs in terms of tasks, benchmarks, and evaluation metrics.」と結論し、Agentの有効性を示唆していそう。（しかしtraditional LLMsって・・・）