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・・・)

AIベースシステムのソフトウェアエンジニアリング

  • Software Engineering for AI-Based Systems: A Survey [8.6]
    AIベースのシステムの構築、運用、保守のためのソフトウェアエンジニアリングのアプローチに関する合成知識は限られています。 AIベースのシステムのためのSEは、2018年以来、研究の2/3以上が出版されている新興研究領域です。 AIベースのシステムの最も研究された特性は信頼性と安全性です。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Wed, 5 May 2021 11:22:08 GMT)
    • AIを組み込んだソフトウェアに対するソフトウェアエンジニアリングのサーベイ。50ページ超と長め。