タグ: ソフトウェアエンジニアリング

• Agents in Software Engineering: Survey, Landscape, and Vision [46.0]
  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）   (Fri, 13 Sep 2024 17:55:58 GMT)
• Large Language Model-Based Agents for Software Engineering: A Survey  – arXiv最新論文の紹介 (devneko.jp)とは別のチームによるソフトウェアエンジニアリングにおけるエージェント活用のサーベイ。エージェント側の技術に注目したものになっている。
• リポジトリはGitHub – DeepSoftwareAnalytics/Awesome-Agent4SE

• Large Language Model-Based Agents for Software Engineering: A Survey [20.3]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 04 Sep 2024 15:59:41 GMT)
• ソフトウェアエンジニアリングにおけるLLM based Agentのサーベイ
• リポジトリもある。GitHub – FudanSELab/Agent4SE-Paper-List: Repository for the paper “Large Language Model-Based Agents for Software Engineering: A Survey”.

The Effects of Generative AI on High Skilled Work: Evidence from Three Field Experiments with Software Developers by Zheyuan (Kevin) Cui, Mert Demirer, Sonia Jaffe, Leon Musolff, Sida Peng, Tobias Salz :: SSRN
「Though each separate experiment is noisy, combined across all three experiments and 4,867 software developers, our analysis reveals a 26.08% increase (SE: 10.3%) in the number of completed tasks among developers using the AI tool.」という報告もあり、ソフトウェアエンジニアリングにおけるAI活用はどんどん進んでいくのだろうか。

• 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・・・）