Agent4SE Paper Listのダウンロード - Agent4SE Paper Listソースコードのダウンロード

ソフトウェアエンジニアリングのための大規模言語モデルベースのエージェント: 調査

大規模言語モデル (LLM) の最近の進歩により、AI エージェント、つまり LLM ベースのエージェントの新しいパラダイムが形成されました。スタンドアロン LLM と比較して、LLM ベースのエージェントは、外部リソースとツールを認識して利用する機能で LLM を強化することにより、LLM の多用途性と専門知識を大幅に拡張します。現在までに、LLM ベースのエージェントが適用され、ソフトウェアエンジニアリング (SE) において顕著な効果を示しています。複数のエージェントと人間の相互作用の間の相乗効果は、現実世界の複雑な SE 問題への取り組みにおいてさらなる期待をもたらします。この研究では、SE 向けの LLM ベースのエージェントに関する包括的かつ体系的な調査を紹介します。 106件の論文を収集し、SE視点とエージェント視点の2つの視点から分類しました。さらに、この重要な領域における未解決の課題と将来の方向性についても議論します。

?ソフトウェアエンジニアリングタスクとエージェントアーキテクチャの両方の観点から、Agent4SE の進捗状況を体系的にまとめました。

?論文リンク: ソフトウェアエンジニアリングのための大規模言語モデルベースのエージェント: 調査

画像-20240921134539206

このリポジトリにスターを付ける

この研究分野は急速に進化しています。更新情報を入手するには、このリポジトリにスターを付けてください!

ニュース

[2024/09/04] arXiv にてアンケートの第一弾を公開しました。

障害の位置特定
プログラムの修復
統合デバッグ
単体テスト
システムテスト
静的バグの検出
コードレビュー
要件エンジニアリング
コード生成
検証
静的コードチェック
テスト
デバッグ
リリース
エンドツーエンドのソフトウェア開発
エンドツーエンドのソフトウェア保守

エージェントの視点

計画段階
要件フェーズ
開発段階
評価フェーズ
エージェントの役割
連携の仕組み
企画
メモリ
感知
アクション
エージェントフレームワーク
マルチエージェントシステム
ヒューマンエージェントのコラボレーション

引用
メンテナー
お問い合わせ
スターの歴史

SEの視点

SE_タスク

要件エンジニアリング

[2024/05] MARE: 要件エンジニアリングのためのマルチエージェントコラボレーションフレームワーク。ジンら。 arXiv。 [紙]
[2024/04] Elicitron: 設計要件抽出のための LLM エージェントベースのシミュレーションフレームワーク。アタエイら。 arXiv。 [紙]
[2024/01] SpecGen: 大規模言語モデルによる正式なプログラム仕様の自動生成。マら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10]生成 AI による要件エンジニアリングの推進: LLM の役割の評価。アローラら。 arXiv。 [紙]

コード生成

[2024/11]計画駆動型プログラミング: 大規模言語モデルのプログラミングワークフローLei et al. arXiv [論文]
[2024/11] Chain-of-Programming: Empowering Large Language Models for Geospatial Code Generation Hou et al. arXiv [論文]
[2024/10] LLM のためのマルチプログラミング言語サンドボックスDou et al. arXiv [論文]
[2024/10] SceneGenAgent: コーディングエージェントXia らによる正確な産業シーン生成。 arXiv [論文] [リポジトリ]
[2024/10] MCCoder: LLM 支援コード生成と厳格な検証によるモーションコントロールの合理化Li et al. arXiv [論文] [リポジトリ]
[2024/10] Agents4PLC: LLM ベースのエージェントを使用した産業用制御システムにおける閉ループ PLC コードの生成と検証の自動化Liu et al. arXiv [論文] [リポジトリ]
[2024/10] LLM オプティマイザーを使用した DSL 駆動のコード生成による並列プログラムのパフォーマンスの向上Wei ら。 arXiv。 [紙]
[2024/10] AgentBank: 50000 以上のインタラクション軌跡の微調整による LLM エージェントの一般化に向けてSong et al。 arXiv。 [紙]
[2024/10] RLEF: 強化学習による実行フィードバックにおけるグラウンディングコード LLMS Gehring et al. arXiv。 [紙]
[2024/10]教師よりも優れています: 特権 AI フィードバックから学ぶ LLM エージェントChoudhury らarXiv。 [紙]
[2024/10] AMR-Evol: Adaptive Modular Response Evolution Elicits Better Knowledge Distillation for Large Language Models in Code Generation Luo et al. arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/10] RGD: 改良と生成ガイダンスによるマルチ LLM ベースのエージェントデバッガーJin et al. arXiv。 [紙]
[2024/09] AutoSafeCoder: 静的解析とファズテストを通じて LLM コード生成を保護するためのマルチエージェントフレームワークNunez et al。 arXiv [論文] [リポジトリ]
[2024/09]マルチプラン探索とフィードバック駆動型改良によるコード生成のためのペアプログラミングフレームワークZhang et al. arXiv [論文] [リポジトリ]
[2024/08]もみ殻のふるい分け: 生成されたコード候補をランキングするための実行フィードバックの活用についてSun et al. arXiv [論文]
[2024/08] CODEXGRAPH: コードグラフデータベースを介した大規模言語モデルとコードリポジトリの橋渡しLiu et al. arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/07] OPENHANDS: ジェネラリストエージェントとしての AI ソフトウェア開発者のためのオープンプラットフォームWang et al. arXiv [論文] [リポジトリ]
[2024/05]リポジトリを介した反復的なツール強化推論を使用した自然言語からのクラスレベルのコード生成。デシュパンデら。 arXiv。 [紙]
[2024/05] MapCoder: 競争力のある問題解決のためのマルチエージェントコード生成。イスラムなど。 ACL。 [論文] [リポジトリ]
[2024/05] AutoCoder: AIEV-INSTRUCT によるコード大規模言語モデルの強化。レイら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/04] 3DGen: AI 支援による証明可能なバイナリ形式パーサーの生成。 Fakhoury et al. arXiv [論文]
[2024/04]自己組織化エージェント: 超大規模コード生成と最適化に向けた LLM マルチエージェントフレームワーク。石橋ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/03] AutoDev: 自動化された AI 主導の開発。トゥファノら。 arXiv [論文]
[2024/03] CoCoST: オンライン検索と正確性テストによる複雑なコードの自動生成。彼らは、 arXiv。 [紙]
[2024/03] RAT: 検索拡張思考はロングホライズン世代における文脈認識推論を引き出す。王ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/02]実行可能コードアクションにより、より優れた LLM エージェントが導き出されます。王ら。 ICML。 [論文] [リポジトリ]
[2024/02]必要なのはエージェントの数だけです。リーら。 arXiv。 [紙]
[2024/02]コード生成のためのテスト駆動開発。マシューズら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/02] LDB: ランタイム実行を段階的に検証する大規模言語モデルデバッガー。ゾンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/01] CodeAgent: 現実世界のリポジトリレベルのコーディング課題に対応するツール統合エージェントシステムによるコード生成の強化。張ら。 ACL。 [紙]
[2024/01]コード LLM にリポジトリレベルのコード生成でオートコンプリートツールを使用するよう指導します。王ら。 arXiv。 [紙]
[2024/01] AlphaCodium によるコード生成: プロンプトエンジニアリングからフローエンジニアリングへ。リドニクら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/12] AgentCoder: 反復テストと最適化によるマルチエージェントベースのコード生成。黄ら。 arXiv。 [紙]
[2023/12] LLM4TDD: 大規模言語モデルを使用したテスト駆動開発のベストプラクティス。ピヤら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/11] INTERVENOR: インタラクティブな修復チェーンによる大規模言語モデルのコーディング能力の向上。王ら。 ACL。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10]動的 LLM-エージェントネットワーク: エージェントチームの最適化を備えた LLM-エージェントコラボレーションフレームワーク。劉ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10]キツネザル: 言語エージェントのための自然言語とコードの調和。徐ら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10] ClarifyGPT: 意図の明確化による LLM ベースのコード生成の強化。ムーら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10] CODECHAIN: 代表的なサブモジュールによる自己改訂のチェーンによるモジュールコード生成に向けて。ルら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10]言語エージェントツリー検索により、言語モデルの推論、動作、計画が統合されます。周ら。 ICML。 [論文] [リポジトリ]
[2023/09]ミント: ツールと言語フィードバックを使用したマルチターンインタラクションで LLMS を評価します。王ら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/09]より良いコード生成のための大規模言語モデルにおけるテストケース駆動型プログラミングの理解。ティアンら。 arXiv。 [紙]
[2023/09] CodePlan: LLM を使用したリポジトリレベルのコーディングと計画。バイリら。 FSE。 [論文] [リポジトリ]
[2023/09]誤用から熟練へ: 知識主導型 AI チェーンによるコード生成の強化。レンら。 ASE。 [紙]
[2023/09] Parsel?: 分解の合成による言語モデルによるアルゴリズム推論。ゼリクマンら。 NeurIPS。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] AutoGen: マルチエージェント会話による次世代 LLM アプリケーションの有効化。ウーら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] Gentopia: ツール拡張 LLM のための共同プラットフォーム。徐ら。 EMNLP。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08]フロー: 推論と協調 AI の構築ブロック。ジョシフォスキーら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] CodeCoT: コード生成のための CoT 推論におけるコード構文エラーへの取り組み。黄ら。 arXiv。 [紙]
[2023/06] SELFEVOLVE: 大規模言語モデルによるコード進化フレームワーク。ジャンら。 arXiv。 [紙]
[2023/06] InterCode: 実行フィードバックを使用したインタラクティブコーディングの標準化とベンチマーク。ヤンら。 NeurIPS。 [論文] [リポジトリ]
[2023/06]自己修復はコード生成の銀の弾丸ですか?オラウソンら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/05] ToolCoder: コード生成モデルに API 検索ツールの使用を教えます。張ら。 arXiv。 [紙]
[2023/05]自己編集: コード生成のための障害認識コードエディター。張ら。 ACL。 [紙]
[2023/04]大規模な言語モデルに自己デバッグを教える。チェンら。 ICLR。 [紙]
[2023/04]大規模な言語モデルによる完全自律型プログラミング。リベンツェフら。ゲッコウ。 [紙]
[2023/03] CAMEL: 大言語モデル社会の「心」探求のためのコミュニケーションエージェント。リーら。 NeurIPS。 [論文] [リポジトリ]
[2023/03]リフレクション: 言語強化学習を備えた言語エージェント。シンら。 NeurIPS。 [論文] [リポジトリ]
[2023/03] SELF-REFINE: 自己フィードバックによる反復的な改良。マダンら。 NeurIPS。 [論文] [リポジトリ]

検証

[2024/10] Self-Evolution Chen らによる Rust コードの自動プルーフ生成。 arXiv [論文]
[2024/09] AutoVerus: Rust コードの自動プルーフ生成Yang et al. arXiv [論文]

静的コードチェック

静的バグの検出

[2024/10]効率的かつ正確なスマートコントラクト監査のための微調整された言語モデルの活用Wei et al. arXiv [論文] [リポジトリ]
[2024/10] LLM-SmartAudit: 高度なスマートコントラクトの脆弱性検出Wei et al。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/05]セキュリティ脆弱性を検出するための LLM 支援静的分析。リーら。 arXiv。 [紙]
[2024/05] PropertyGPT: 検索拡張プロパティ生成による LLM 主導のスマートコントラクトの正式検証。劉ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/03]脆弱性検出のための LLM ディスカッションによるマルチロールのコンセンサス。マオら。 QRS。 [紙]
[2024/03]微調整と LLM ベースのエージェントを組み合わせて、直感的なスマートコントラクト監査と正当化を実現。マら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/02]データフロー分析が大規模言語モデルと出会うとき。王ら。 arXiv。 [紙]
[2024/01] LLM4Vuln: LLM の脆弱性推論を分離および強化するための統合評価フレームワーク。サンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/12] E&V: 擬似コードの実行と検証によって大規模な言語モデルに静的分析を実行するよう促す。ハオら。 arXiv。 [紙]
[2023/10]大規模言語モデルを活用したスマートコントラクトの脆弱性検出: 新しい視点。胡ら。 TPS-ISA。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10] AI 時代の静的コード分析: インテリジェントコード分析の概念、機能、可能性を徹底的に探ります。ファンら。 arXiv。 [紙]
[2023/08]実用的なバグ検出のための静的解析の強化: LLM 統合アプローチ。リーら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/03] ART: 大規模な言語モデルに対する自動マルチステップ推論とツールの使用。パランジャペら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]

コードレビュー

[2024/10]裁判官としてのエージェント: エージェントZhuge らによるエージェントの評価arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/09]分割統治: ローカリゼーションと改訂によるコード改訂の自動化Wang et al. ACMトランス。ソフトウェア。工学メソドール。 [紙]
[2024/04] LLM を使用した AI を活用したコードレビュー: 初期の結果。ラシードら。 arXiv。 [紙]
[2024/02] CodeAgent: ソフトウェアエンジニアリングのための共同エージェント。タンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10] AI 時代の静的コード分析: インテリジェントコード分析の概念、機能、可能性を徹底的に探ります。ファンら。 arXiv。 [紙]
[2023/09] CORE: LLM を使用したコード品質の問題の解決。ワドワら。 FSE。 [論文] [リポジトリ]

テスト

単体テスト

[2024/11] ReAccept: 動的検証と大規模言語モデルに基づくプロダクションコードとテストコードの自動共進化Chi et al. arXiv [論文] [リポジトリ]
[2024/09] LLM を利用したコード生成による Python シンボリック実行Wang et al. arXiv [論文]
[2024/06] Mokav: LLM を使用した実行主導の差分テスト。エテマディら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/04]プログラム分析による、カバーが難しいブランチに対する LLM ベースのテスト生成を強化します。ヤンら。 arXiv。 [紙]
[2024/03] AutoDev: 自動化された AI 主導の開発。トゥファノら。 arXiv [論文]
[2024/03] COVERUP: カバレッジに基づく LLM ベースのテスト生成。ピッツォルノら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08]事前トレーニングされた大規模言語モデルとミューテーションテストを使用した効果的なテスト生成。ダケルら。情報ソフトウェア。テクノロジー。。 [論文] [リポジトリ]
[2023/05]手動テストはもう不要ですか?単体テスト生成のための ChatGPT の評価と改善。ユアンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/05] ChatUniTest: LLM ベースのテスト生成のためのフレームワーク。チェンら。 FSE。 [論文] [リポジトリ]
[2023/02]単体テストの自動生成のための大規模言語モデルの使用に関する実証的評価。シェーファーら。 IEEEトランス。ソフトウェア工学.. [論文] [リポジトリ]

システムテスト

[2024/11] A Code Knowledge Graph-Enhanced System for LLM-Based Fuzz Driver Generation Xu et al. arXiv。 [紙]
[2024/07]マルチモーダル大規模言語モデルによるビジョン主導の自動モバイル GUI テスト。劉ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/04] LLM エージェントは 1 日限りの脆弱性を自律的に悪用できる。ファングら。 arXiv。 [紙]
[2024/02]今すぐ REST できます: 大規模な言語モデルを使用した RESTful API の自動仕様推論とブラックボックステスト。デクロップら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/01] XUAT-Copilot: 大規模言語モデルを使用した自動ユーザー受け入れテストのためのマルチエージェント協調システム。王ら。 arXiv。 [紙]
[2024/01] KernelGPT: 大規模言語モデルによるカーネルファジングの強化。ヤンら。 arXiv。 [紙]
[2023/11]自律型大規模言語モデルエージェントを使用したインテント駆動型モバイル GUI テスト。ユンら。 ICST。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10] LLM をテストのエキスパートにする: 機能を意識した意思決定により、モバイル GUI テストに人間のようなインタラクションをもたらします。劉ら。 ICSE。 [紙]
[2023/10] AXNav: 自然言語からのアクセシビリティテストの再生。テイブら。ち。 [紙]
[2023/10]大規模な言語モデルによって強化されたホワイトボックスコンパイラーのファジング。ヤンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10]限界のテスト: 大規模な言語モデルを使用したモバイルアプリのクラッシュ検出のための異常なテキスト入力の生成。劉ら。 ICSE。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] PENTESTGPT: LLM を利用した自動侵入テストツール。デンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] Fuzz4All: 大規模な言語モデルを使用したユニバーサルファジング。シアら。 ICSE。 [論文] [リポジトリ]
[2023/07]大規模な言語モデルを使用して効果的な監視プログラムを生成することでコンパイラのバグを分離します。トゥーら。 IEEEトランス。ソフトウェア工学[論文] [リポジトリ]
[2023/06]必要なのはプロンプトだけです: 大規模な言語モデルを使用した自動 Android バグリプレイ。フェンら。 ICSE。 [論文] [リポジトリ]

デバッグ

障害の位置特定

[2024/11] FlexFL: オープンソースの大規模言語モデルを使用した柔軟で効果的な障害位置特定Xu et al. arXiv [論文]
[2024/09] LLM エージェントと自己リフレクションを使用した順序付きコード分析による障害位置特定の強化Rafi ら。 arXiv [論文]
[2024/03] AGENTFL: LLM ベースの障害位置特定をプロジェクトレベルのコンテキストに拡張。秦ら。 arXiv。 [紙]
[2023/10] RCAgent: ツール拡張された大規模言語モデルを使用した自律エージェントによるクラウド根本原因分析。王ら。 arXiv。 [紙]
[2023/08] LLM ベースの説明可能な故障位置特定の定量的および定性的評価。カンら。 FSE。 [紙]

プログラムの修復

[2024/07] OPENHANDS: ジェネラリストエージェントとしての AI ソフトウェア開発者のためのオープンプラットフォームWang et al. arXiv [論文] [リポジトリ]
[2024/10]大規模言語モデルを使用した効率的なプログラム修復のためのセマンティックガイド検索Thanh et al. arXiv [論文]
[2024/09]テストの不安定性の神経象徴的修復。チェンら。イスタ。 [紙]
[2024/04]実用的な関数レベルのプログラム修復でどこまでできるか?翔ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/03] RepairAgent: プログラム修復のための自律的な LLM ベースのエージェント。ブゼニアら。 arXiv。 [紙]
[2024/03] ACFIX: スマートコントラクトのアクセス制御の脆弱性をコンテキスト認識して修復するためのマイニングされた共通 RBAC プラクティスを使用して LLM をガイドします。張ら。 arXiv。 [紙]
[2024/02] CigaR: LLM を使用したコスト効率の高いプログラム修復。ヒドヴェギら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/04]大規模言語モデル駆動の科学的デバッグによる説明可能な自動デバッグ。カンら。 arXiv。 [紙]
[2023/04]会話を続けましょう: ChatGPT を使用して 337 件のバグのうち 162 件を 1 件あたり 0.42 ドルで修正します。シアら。 arXiv。 [紙]
[2023/01]会話型自動プログラム改修。シアら。 arXiv。 [紙]

統合デバッグ

[2024/04] LLM ベースのマルチエージェントシナジーによる統合デバッグアプローチ。リーら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/02] LDB: ランタイム実行を段階的に検証する大規模言語モデルデバッガー。ゾンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]

リリース

[2024/08] GoNoGo: 自動車ソフトウェアのリリース意思決定を合理化するための効率的な LLM ベースのマルチエージェントシステムKhoee et al. arXiv [論文]

エンドツーエンドのソフトウェア開発

[2024/09] ChatGPT ZhaoらとペアリングするJavaコードを生成。理論コンピュータサイエンス[論文]
[2024/07]人間と AI のチームワークによるアジャイルベースの生成的ソフトウェア開発の強化Zhang et al. TOSEM [論文] [リポジトリ]
[2024/06]マルチエージェントソフトウェア開発の実験: 統合プラットフォームに向けてSami et al. arXiv。 [紙]
[2024/06]大言語モデルベースのマルチエージェントコラボレーションのスケーリングQian et al. arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/06]チーム間のコラボレーションによるマルチエージェントソフトウェア開発。デュら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/06] AgileCoder: アジャイル手法に基づいたソフトウェア開発のための動的協調エージェント。グエンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/05]ソフトウェア開発エージェントの反復エクスペリエンスの改良。銭ら。 arXiv。 [紙]
[2024/03] LLM ベースのコード生成がソフトウェア開発プロセスに適合するとき。リンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/03] CodeS: マルチレイヤースケッチを介した自然言語からコードリポジトリへ。ザンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/02] CodePori: マルチエージェントを使用した自律ソフトウェア開発のための大規模モデル。ラシードら。 arXiv。 [紙]
[2024/01] LLM を使用した新しいプログラミングの実践を実験します。張ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/01] LLM4PLC: 産業用制御システムにおける PLC の検証可能なプログラミングのための大規模言語モデルの利用。ファキら。 ICSE。 [論文] [リポジトリ]
[2023/12]ソフトウェア開発エージェントの体験型共同学習。銭ら。 ACL。 [論文] [リポジトリ]
[2023/11]ソフトウェア開発における自律エージェント: ビジョン論文Rasheed et al. arXiv。 [紙]
[2023/09] AutoAgents: エージェントを自動生成するためのフレームワーク。チェンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] AgentVerse: マルチエージェントのコラボレーションを促進し、緊急の動作を探索します。チェンら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] METAGPT: マルチエージェントの協調フレームワークのためのメタプログラミング。ホンら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/07]ソフトウェア開発のためのコミュニケーションエージェント。銭ら。 ACL。 [論文] [リポジトリ]
[2023/06]マルチエージェントのコラボレーション: インテリジェント LLM エージェントの力を活用。タレビラドら。 arXiv。 [紙]
[2023/06] Prompt Sapper: AI ネイティブサービスのための LLM を活用したソフトウェアエンジニアリングインフラストラクチャ。シンら。 arXiv。 [紙]
[2023/04] ChatGPT によるセルフコラボレーションコード生成。ドンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/04]ローコード LLM: LLM を介したビジュアルプログラミング。蔡ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]

エンドツーエンドのソフトウェア保守

[2024/11]継続学習者としての LLM: ソフトウェア問題における欠陥コードの再現の改善Lin et al. arXiv [論文]
[2024/11] Human-In-the-Loop ソフトウェア開発エージェントTakerngsaksiri ら。 arXiv [論文]
[2024/11] Lingma SWE-GPT: 自動化されたソフトウェア改善のためのオープンな開発プロセス中心の言語モデルMa et al。 arXiv [論文] [リポジトリ]
[2024/10] RepoGraph: リポジトリレベルのコードグラフによる AI ソフトウェアエンジニアリングの強化Ouyang et al. arXiv [論文] [リポジトリ]
[2024/09] MarsCode Agent: AI ネイティブの自動バグ修正Liu ら。 arXiv。 [紙]
[2024/08] CODEXGRAPH: コードグラフデータベースを介した大規模言語モデルとコードリポジトリの橋渡しLiu et al. arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/08]多様性がインテリジェンスを強化: ソフトウェアエンジニアリングエージェントの専門知識の統合Zhang et al. arXiv。 [紙]
[2024/08] SpecRover: LLM によるコード意図の抽出Ruan et al. arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/07] OPENHANDS: ジェネラリストエージェントとしての AI ソフトウェア開発者のためのオープンプラットフォームWang et al. arXiv [論文] [リポジトリ]
[2024/07]エージェントレス: LLM ベースのソフトウェアエンジニアリングエージェントをわかりやすく説明します。シアら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/06]ソフトウェアリポジトリ全体を理解するにはどうすればよいですか?マら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/06] CODER: マルチエージェントとタスクグラフによる問題解決。チェンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/06] MASAI: ソフトウェアエンジニアリング AI エージェント用のモジュラーアーキテクチャ。アローラら。 arXiv。 [紙]
[2024/05] SWE-Agent: エージェントとコンピューターのインターフェイスにより、自動化されたソフトウェアエンジニアリングが可能になります。ヤンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/04] AutoCodeRover: 自律的なプログラム改善。張ら。イスタ。 [論文] [リポジトリ]
[2024/03] MAGIS: GitHub の問題解決のための LLM ベースのマルチエージェントフレームワーク。タオら。 arXiv。 [紙]

ベンチマーク

[2024/10] SWE-Bench+: LLM の拡張コーディングベンチマークAleithan et al. arXiv。 [紙]
[2024/10] SWE ベンチマルチモーダル: AI システムはビジュアルソフトウェアドメインに一般化しますか?ヤンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/08] SWE-bench-java: Java Zan らの GitHub 問題解決ベンチマークarXiv [論文] [リポジトリ]
[2024/07]エージェントレス: LLM ベースのソフトウェアエンジニアリングエージェントをわかりやすく説明します。シアら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10] Swe-bench: 言語モデルは現実世界の github の問題を解決できますか?ヒメネスら。 ICLR [論文] [リポジトリ]

エージェントの視点

エージェントフレームワーク

企画

シングルターン計画

[2024/06] AgileCoder: アジャイル手法に基づいたソフトウェア開発のための動的協調エージェント。グエンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/06]チーム間のコラボレーションによるマルチエージェントソフトウェア開発。デュら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/05] MapCoder: 競争力のある問題解決のためのマルチエージェントコード生成。イスラムなど。 ACL。 [論文] [リポジトリ]
[2024/03] MAGIS: GitHub の問題解決のための LLM ベースのマルチエージェントフレームワーク。タオら。 arXiv。 [紙]
[2024/03] CodeS: マルチレイヤースケッチを介した自然言語からコードリポジトリへ。ザンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/03] CoCoST: オンライン検索と正確性テストによる複雑なコードの自動生成。彼らは、 arXiv。 [紙]
[2024/02] CodePori: マルチエージェントを使用した自律ソフトウェア開発のための大規模モデル。ラシードら。 arXiv。 [紙]
[2024/01] CodeAgent: 現実世界のリポジトリレベルのコーディング課題に対応するツール統合エージェントシステムによるコード生成の強化。張ら。 ACL。 [紙]
[2024/01] LLM4PLC: 産業用制御システムにおける PLC の検証可能なプログラミングのための大規模言語モデルの利用。ファキら。 ICSE。 [論文] [リポジトリ]
[2024/01] LLM を使用した新しいプログラミングの実践を実験します。張ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/11]ソフトウェア開発における自律エージェント: ビジョン論文Rasheed et al. arXiv。 [紙]
[2023/10] AI 時代の静的コード分析: インテリジェントコード分析の概念、機能、可能性を徹底的に探ります。ファンら。 arXiv。 [紙]
[2023/09] Parsel?: 分解の合成による言語モデルによるアルゴリズム推論。ゼリクマンら。 NeurIPS。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] PENTESTGPT: LLM を利用した自動侵入テストツール。デンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08]フロー: 推論と協調 AI の構築ブロック。ジョシフォスキーら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] METAGPT: マルチエージェントの協調フレームワークのためのメタプログラミング。ホンら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/07]ソフトウェア開発のためのコミュニケーションエージェント。銭ら。 ACL。 [論文] [リポジトリ]
[2023/04] ChatGPT によるセルフコラボレーションコード生成。ドンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/04]ローコード LLM: LLM を介したビジュアルプログラミング。蔡ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]

マルチターンプランニング

[2024/03] RAT: 検索拡張思考はロングホライズン世代における文脈認識推論を引き出す。王ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]

反応っぽい

[2024/06] MASAI: ソフトウェアエンジニアリング AI エージェント用のモジュラーアーキテクチャ。アローラら。 arXiv。 [紙]
[2024/02]実行可能コードアクションにより、より優れた LLM エージェントが導き出されます。王ら。 ICML。 [論文] [リポジトリ]
[2024/01] CodeAgent: 現実世界のリポジトリレベルのコーディング課題に対応するツール統合エージェントシステムによるコード生成の強化。張ら。 ACL。 [紙]
[2024/01] XUAT-Copilot: 大規模言語モデルを使用した自動ユーザー受け入れテストのためのマルチエージェント協調システム。王ら。 arXiv。 [紙]
[2023/11]自律型大規模言語モデルエージェントを使用したインテント駆動型モバイル GUI テスト。ユンら。 ICST。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10] RCAgent: ツール拡張された大規模言語モデルを使用した自律エージェントによるクラウド根本原因分析。王ら。 arXiv。 [紙]
[2023/10]言語エージェントツリー検索により、言語モデルの推論、動作、計画が統合されます。周ら。 ICML。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10] AXNav: 自然言語からのアクセシビリティテストの再生。テイブら。ち。 [紙]
[2023/09] CodePlan: LLM を使用したリポジトリレベルのコーディングと計画。バイリら。 FSE。 [論文] [リポジトリ]

レイヤード

[2024/04]自己組織化エージェント: 超大規模コード生成と最適化に向けた LLM マルチエージェントフレームワーク。石橋ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]

メモリ

長期記憶

[2024/06]大言語モデルベースのマルチエージェントコラボレーションのスケーリングQian et al. arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/06]チーム間のコラボレーションによるマルチエージェントソフトウェア開発。デュら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/05]ソフトウェア開発エージェントの反復エクスペリエンスの改良。銭ら。 arXiv。 [紙]
[2023/12]ソフトウェア開発エージェントの体験型共同学習。銭ら。 ACL。 [論文] [リポジトリ]
[2023/11]自律型大規模言語モデルエージェントを使用したインテント駆動型モバイル GUI テスト。ユンら。 ICST。 [論文] [リポジトリ]
[2023/09] AutoAgents: エージェントを自動生成するためのフレームワーク。チェンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] METAGPT: マルチエージェントの協調フレームワークのためのメタプログラミング。ホンら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/07]ソフトウェア開発のためのコミュニケーションエージェント。銭ら。 ACL。 [論文] [リポジトリ]
[2023/03]リフレクション: 言語強化学習を備えた言語エージェント。シンら。 NeurIPS。 [論文] [リポジトリ]

短期記憶

[2024/07]マルチモーダル大規模言語モデルによるビジョン主導の自動モバイル GUI テスト。劉ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/06]大言語モデルベースのマルチエージェントコラボレーションのスケーリングQian et al. arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/06]チーム間のコラボレーションによるマルチエージェントソフトウェア開発。デュら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/06] AgileCoder: アジャイル手法に基づいたソフトウェア開発のための動的協調エージェント。グエンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/04]自己組織化エージェント: 超大規模コード生成と最適化に向けた LLM マルチエージェントフレームワーク。石橋ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/03] MAGIS: GitHub の問題解決のための LLM ベースのマルチエージェントフレームワーク。タオら。 arXiv。 [紙]
[2024/01] XUAT-Copilot: 大規模言語モデルを使用した自動ユーザー受け入れテストのためのマルチエージェント協調システム。王ら。 arXiv。 [紙]
[2023/12] E&V: 擬似コードの実行と検証によって大規模な言語モデルに静的分析を実行するよう促す。ハオら。 arXiv。 [紙]
[2023/11]自律型大規模言語モデルエージェントを使用したインテント駆動型モバイル GUI テスト。ユンら。 ICST。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10] RCAgent: ツール拡張された大規模言語モデルを使用した自律エージェントによるクラウド根本原因分析。王ら。 arXiv。 [紙]
[2023/10] AI 時代の静的コード分析: インテリジェントコード分析の概念、機能、可能性を徹底的に探ります。ファンら。 arXiv。 [紙]
[2023/10] LLM をテストのエキスパートにする: 機能を意識した意思決定により、モバイル GUI テストに人間のようなインタラクションをもたらします。劉ら。 ICSE。 [紙]
[2023/09] CodePlan: LLM を使用したリポジトリレベルのコーディングと計画。バイリら。 FSE。 [論文] [リポジトリ]
[2023/09] AutoAgents: エージェントを自動生成するためのフレームワーク。チェンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] METAGPT: マルチエージェントの協調フレームワークのためのメタプログラミング。ホンら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/07]ソフトウェア開発のためのコミュニケーションエージェント。銭ら。 ACL。 [論文] [リポジトリ]
[2023/03]リフレクション: 言語強化学習を備えた言語エージェント。シンら。 NeurIPS。 [論文] [リポジトリ]

共有記憶: 特殊な種類の短期記憶

[2024/06] AgileCoder: アジャイル手法に基づいたソフトウェア開発のための動的協調エージェント。グエンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/05] MARE: 要件エンジニアリングのためのマルチエージェントコラボレーションフレームワーク。ジンら。 arXiv。 [紙]
[2024/03] LLM ベースのコード生成がソフトウェア開発プロセスに適合するとき。リンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/03] AGENTFL: LLM ベースの障害位置特定をプロジェクトレベルのコンテキストに拡張。秦ら。 arXiv。 [紙]
[2023/08] METAGPT: マルチエージェントの協調フレームワークのためのメタプログラミング。ホンら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/04] ChatGPT によるセルフコラボレーションコード生成。ドンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]

感知

視覚的入力

[2024/10] SWE ベンチマルチモーダル: AI システムはビジュアルソフトウェアドメインに一般化しますか?ヤンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/07]マルチモーダル大規模言語モデルによるビジョン主導の自動モバイル GUI テスト。劉ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/06]マルチエージェントソフトウェア開発の実験: 統合プラットフォームに向けてSami et al. arXiv。 [紙]
[2024/01] XUAT-Copilot: 大規模言語モデルを使用した自動ユーザー受け入れテストのためのマルチエージェント協調システム。王ら。 arXiv。 [紙]
[2023/10] AXNav: 自然言語からのアクセシビリティテストの再生。テイブら。ち。 [紙]
[2023/10]限界のテスト: 大規模な言語モデルを使用したモバイルアプリのクラッシュ検出のための異常なテキスト入力の生成。劉ら。 ICSE。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] METAGPT: マルチエージェントの協調フレームワークのためのメタプログラミング。ホンら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]

アクション

検索ツール

[2024/05]リポジトリを介した反復的なツール強化推論を使用した自然言語からのクラスレベルのコード生成。デシュパンデら。 arXiv。 [紙]
[2024/04] LLM エージェントは 1 日限りの脆弱性を自律的に悪用できる。ファングら。 arXiv。 [紙]
[2024/03] AutoDev: 自動化された AI 主導の開発。トゥファノら。 arXiv [論文]
[2024/03] RepairAgent: プログラム修復のための自律的な LLM ベースのエージェント。ブゼニアら。 arXiv。 [紙]
[2024/03] CoCoST: オンライン検索と正確性テストによる複雑なコードの自動生成。彼らは、 arXiv。 [紙]
[2024/03] RAT: 検索拡張思考はロングホライズン世代における文脈認識推論を引き出す。王ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/02] CodePori: マルチエージェントを使用した自律ソフトウェア開発のための大規模モデル。ラシードら。 arXiv。 [紙]
[2024/01] LLM4Vuln: LLM の脆弱性推論を分離および強化するための統合評価フレームワーク。サンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/01] CodeAgent: 現実世界のリポジトリレベルのコーディング課題に対応するツール統合エージェントシステムによるコード生成の強化。張ら。 ACL。 [紙]
[2023/12] E&V: 擬似コードの実行と検証によって大規模な言語モデルに静的分析を実行するよう促す。ハオら。 arXiv。 [紙]
[2023/12]ソフトウェア開発エージェントの体験型共同学習。銭ら。 ACL。 [論文] [リポジトリ]
[2023/11]自律型大規模言語モデルエージェントを使用したインテント駆動型モバイル GUI テスト。ユンら。 ICST。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10]キツネザル: 言語エージェントのための自然言語とコードの調和。徐ら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10] RCAgent: ツール拡張された大規模言語モデルを使用した自律エージェントによるクラウド根本原因分析。王ら。 arXiv。 [紙]
[2023/10] AI 時代の静的コード分析: インテリジェントコード分析の概念、機能、可能性を徹底的に探ります。ファンら。 arXiv。 [紙]
[2023/08] METAGPT: マルチエージェントの協調フレームワークのためのメタプログラミング。ホンら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] PENTESTGPT: LLM を利用した自動侵入テストツール。デンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] AgentVerse: マルチエージェントのコラボレーションを促進し、緊急の動作を探索します。チェンら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] Gentopia: ツール拡張 LLM のための共同プラットフォーム。徐ら。 EMNLP。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] AutoGen: マルチエージェント会話による次世代 LLM アプリケーションの有効化。ウーら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/05] ToolCoder: コード生成モデルに API 検索ツールの使用を教えます。張ら。 arXiv。 [紙]
[2023/03] ART: 大規模な言語モデルに対する自動マルチステップ推論とツールの使用。パランジャペら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]

ファイル操作

[2024/08] SpecRover: LLM によるコード意図の抽出Ruan et al. arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/06] MASAI: ソフトウェアエンジニアリング AI エージェント用のモジュラーアーキテクチャ。アローラら。 arXiv。 [紙]
[2024/05]セキュリティ脆弱性を検出するための LLM 支援静的分析。リーら。 arXiv。 [紙]
[2024/05] SWE-Agent: エージェントとコンピューターのインターフェイスにより、自動化されたソフトウェアエンジニアリングが可能になります。ヤンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/04] LLM エージェントは 1 日限りの脆弱性を自律的に悪用できる。ファングら。 arXiv。 [紙]
[2024/03] RepairAgent: プログラム修復のための自律的な LLM ベースのエージェント。ブゼニアら。 arXiv。 [紙]
[2024/03] AutoDev: 自動化された AI 主導の開発。トゥファノら。 arXiv [論文]
[2023/04]大規模言語モデル駆動の科学的デバッグによる説明可能な自動デバッグ。カンら。 arXiv。 [紙]

GUI操作

[2024/07]マルチモーダル大規模言語モデルによるビジョン主導の自動モバイル GUI テスト。劉ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/01] XUAT-Copilot: 大規模言語モデルを使用した自動ユーザー受け入れテストのためのマルチエージェント協調システム。王ら。 arXiv。 [紙]
[2023/10] LLM をテストのエキスパートにする: 機能を意識した意思決定により、モバイル GUI テストに人間のようなインタラクションをもたらします。劉ら。 ICSE。 [紙]
[2023/10] AXNav: 自然言語からのアクセシビリティテストの再生。テイブら。ち。 [紙]
[2023/10]限界のテスト: 大規模な言語モデルを使用したモバイルアプリのクラッシュ検出のための異常なテキスト入力の生成。劉ら。 ICSE。 [論文] [リポジトリ]
[2023/06]必要なのはプロンプトだけです: 大規模な言語モデルを使用した自動 Android バグリプレイ。フェンら。 ICSE。 [論文] [リポジトリ]

静的プログラム解析

[2024/06]チーム間のコラボレーションによるマルチエージェントソフトウェア開発。デュら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/06] AgileCoder: アジャイル手法に基づいたソフトウェア開発のための動的協調エージェント。グエンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/06] MASAI: ソフトウェアエンジニアリング AI エージェント用のモジュラーアーキテクチャ。アローラら。 arXiv。 [紙]
[2024/05]リポジトリを介した反復的なツール強化推論を使用した自然言語からのクラスレベルのコード生成。デシュパンデら。 arXiv。 [紙]
[2024/05]セキュリティ脆弱性を検出するための LLM 支援静的分析。リーら。 arXiv。 [紙]
[2024/04] AutoCodeRover: 自律的なプログラム改善。張ら。イスタ。 [論文] [リポジトリ]
[2024/04]プログラム分析による、カバーが難しいブランチに対する LLM ベースのテスト生成を強化します。ヤンら。 arXiv。 [紙]
[2024/04] 3DGen: AI 支援による証明可能なバイナリ形式パーサーの生成。 Fakhoury et al. arXiv [論文]
[2024/03] AutoDev: 自動化された AI 主導の開発。トゥファノら。 arXiv [論文]
[2024/03] RepairAgent: プログラム修復のための自律的な LLM ベースのエージェント。ブゼニアら。 arXiv。 [紙]
[2024/03] COVERUP: カバレッジに基づく LLM ベースのテスト生成。ピッツォルノら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/03] ACFIX: スマートコントラクトのアクセス制御の脆弱性をコンテキスト認識して修復するためのマイニングされた共通 RBAC プラクティスを使用して LLM をガイドします。張ら。 arXiv。 [紙]
[2024/03] AGENTFL: LLM ベースの障害位置特定をプロジェクトレベルのコンテキストに拡張。秦ら。 arXiv。 [紙]
[2024/02]データフロー分析が大規模言語モデルと出会うとき。王ら。 arXiv。 [紙]
[2024/02] LDB: ランタイム実行を段階的に検証する大規模言語モデルデバッガー。ゾンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/01]コード LLM にリポジトリレベルのコード生成でオートコンプリートツールを使用するよう指導します。王ら。 arXiv。 [紙]
[2024/01] CodeAgent: 現実世界のリポジトリレベルのコーディング課題に対応するツール統合エージェントシステムによるコード生成の強化。張ら。 ACL。 [紙]
[2024/01] LLM4PLC: 産業用制御システムにおける PLC の検証可能なプログラミングのための大規模言語モデルの利用。ファキら。 ICSE。 [論文] [リポジトリ]
[2023/12] E&V: 擬似コードの実行と検証によって大規模な言語モデルに静的分析を実行するよう促す。ハオら。 arXiv。 [紙]
[2023/09] CodePlan: LLM を使用したリポジトリレベルのコーディングと計画。バイリら。 FSE。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] CodeCoT: コード生成のための CoT 推論におけるコード構文エラーへの取り組み。黄ら。 arXiv。 [紙]
[2023/07]大規模な言語モデルを使用して効果的な監視プログラムを生成することでコンパイラのバグを分離します。トゥーら。 IEEEトランス。ソフトウェア工学.. [論文] [リポジトリ]
[2023/06]必要なのはプロンプトだけです: 大規模な言語モデルを使用した自動 Android バグリプレイ。フェンら。 ICSE。 [論文] [リポジトリ]

動的解析

[2024/04]プログラム分析による、カバーが難しいブランチに対する LLM ベースのテスト生成を強化します。ヤンら。 arXiv。 [紙]
[2024/03] COVERUP: カバレッジに基づく LLM ベースのテスト生成。ピッツォルノら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/03] AGENTFL: LLM ベースの障害位置特定をプロジェクトレベルのコンテキストに拡張。秦ら。 arXiv。 [紙]
[2024/02] LDB: ランタイム実行を段階的に検証する大規模言語モデルデバッガー。ゾンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/07]大規模な言語モデルを使用して効果的な監視プログラムを生成することでコンパイラのバグを分離します。トゥーら。 IEEEトランス。ソフトウェア工学.. [論文] [リポジトリ]
[2023/04]大規模言語モデル駆動の科学的デバッグによる説明可能な自動デバッグ。カンら。 arXiv。 [紙]

テストツール

[2024/09]テストの不安定性の神経象徴的修復。チェンら。イスタ。 [紙]
[2024/08] SpecRover: LLM によるコード意図の抽出Ruan et al. arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/06] AgileCoder: アジャイル手法に基づいたソフトウェア開発のための動的協調エージェント。グエンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/06] MASAI: ソフトウェアエンジニアリング AI エージェント用のモジュラーアーキテクチャ。アローラら。 arXiv。 [紙]
[2024/05] AutoCoder: AIEV-INSTRUCT によるコード大規模言語モデルの強化。レイら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/05] MapCoder: 競争力のある問題解決のためのマルチエージェントコード生成。イスラムなど。 ACL。 [論文] [リポジトリ]
[2024/04]自己組織化エージェント: 超大規模コード生成と最適化に向けた LLM マルチエージェントフレームワーク。石橋ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/04] LLM ベースのマルチエージェントシナジーによる統合デバッグアプローチ。リーら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/04] LLM エージェントは 1 日限りの脆弱性を自律的に悪用できる。ファングら。 arXiv。 [紙]
[2024/04]プログラム分析による、カバーが難しいブランチに対する LLM ベースのテスト生成を強化します。ヤンら。 arXiv。 [紙]
[2024/04] 3DGen: AI 支援による証明可能なバイナリ形式パーサーの生成。 Fakhoury et al. arXiv [論文]
[2024/04] AutoCodeRover: 自律的なプログラム改善。張ら。イスタ。 [論文] [リポジトリ]
[2024/03] AutoDev: 自動化された AI 主導の開発。トゥファノら。 arXiv [論文]
[2024/03] LLM ベースのコード生成がソフトウェア開発プロセスに適合するとき。リンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/03] RepairAgent: プログラム修復のための自律的な LLM ベースのエージェント。ブゼニアら。 arXiv。 [紙]
[2024/03] CoCoST: オンライン検索と正確性テストによる複雑なコードの自動生成。彼らは、 arXiv。 [紙]
[2024/02]実行可能コードアクションにより、より優れた LLM エージェントが導き出されます。王ら。 ICML。 [論文] [リポジトリ]
[2024/02]コード生成のためのテスト駆動開発。マシューズら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/01] AlphaCodium によるコード生成: プロンプトエンジニアリングからフローエンジニアリングへ。リドニクら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/01] LLM を使用した新しいプログラミングの実践を実験します。張ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/01] CodeAgent: 現実世界のリポジトリレベルのコーディング課題に対応するツール統合エージェントシステムによるコード生成の強化。張ら。 ACL。 [紙]
[2023/12] AgentCoder: 反復テストと最適化によるマルチエージェントベースのコード生成。黄ら。 arXiv。 [紙]
[2023/12] LLM4TDD: 大規模言語モデルを使用したテスト駆動開発のベストプラクティス。ピヤら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/11] INTERVENOR: インタラクティブな修復チェーンによる大規模言語モデルのコーディング能力の向上。王ら。 ACL。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10] ClarifyGPT: 意図の明確化による LLM ベースのコード生成の強化。ムーら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10]キツネザル: 言語エージェントのための自然言語とコードの調和。徐ら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10]大規模な言語モデルによって強化されたホワイトボックスコンパイラーのファジング。ヤンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/09]より良いコード生成のための大規模言語モデルにおけるテストケース駆動型プログラミングの理解。ティアンら。 arXiv。 [紙]
[2023/09]ミント: ツールと言語フィードバックを使用したマルチターンインタラクションで LLMS を評価します。王ら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] METAGPT: マルチエージェントの協調フレームワークのためのメタプログラミング。ホンら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08]事前トレーニングされた大規模言語モデルとミューテーションテストを使用した効果的なテスト生成。ダケルら。情報ソフトウェア。テクノロジー。。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] AgentVerse: マルチエージェントのコラボレーションを促進し、緊急の動作を探索します。チェンら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] AutoGen: マルチエージェント会話による次世代 LLM アプリケーションの有効化。ウーら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08]フロー: 推論と協調 AI の構築ブロック。ジョシフォスキーら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/06] SELFEVOLVE: 大規模言語モデルによるコード進化フレームワーク。ジャンら。 arXiv。 [紙]
[2023/06] InterCode: 実行フィードバックを使用したインタラクティブコーディングの標準化とベンチマーク。ヤンら。 NeurIPS。 [論文] [リポジトリ]
[2023/06]自己修復はコード生成の銀の弾丸ですか?オラウソンら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/05]手動テストはもう不要ですか?単体テスト生成のための ChatGPT の評価と改善。ユアンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/04]大規模な言語モデルによる完全自律型プログラミング。リベンツェフら。ゲッコウ。 [紙]
[2023/04]大規模言語モデル駆動の科学的デバッグによる説明可能な自動デバッグ。カンら。 arXiv。 [紙]
[2023/03] ART: 大規模な言語モデルに対する自動マルチステップ推論とツールの使用。パランジャペら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/03]リフレクション: 言語強化学習を備えた言語エージェント。シンら。 NeurIPS。 [論文] [リポジトリ]
[2023/02]単体テストの自動生成のための大規模言語モデルの使用に関する実証的評価。シェーファーら。 IEEEトランス。ソフトウェア工学.. [論文] [リポジトリ]
[2023/01]会話型自動プログラム改修。シアら。 arXiv。 [紙]

障害位置特定ツール

[2024/04] AutoCodeRover: 自律的なプログラム改善。張ら。イスタ。 [論文] [リポジトリ]
[2024/03] RepairAgent: プログラム修復のための自律的な LLM ベースのエージェント。ブゼニアら。 arXiv。 [紙]

マルチエージェントシステム

エージェントの役割

マネージャーの役割

[2024/06] AgileCoder: アジャイル手法に基づいたソフトウェア開発のための動的協調エージェント。グエンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/05]ソフトウェア開発エージェントの反復エクスペリエンスの改良。銭ら。 arXiv。 [紙]
[2024/05] MapCoder: 競争力のある問題解決のためのマルチエージェントコード生成。イスラムなど。 ACL。 [論文] [リポジトリ]
[2024/04]自己組織化エージェント: 超大規模コード生成と最適化に向けた LLM マルチエージェントフレームワーク。石橋ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/04] 3DGen: AI 支援による証明可能なバイナリ形式パーサーの生成。 Fakhoury et al. arXiv [論文]
[2024/03] MAGIS: GitHub の問題解決のための LLM ベースのマルチエージェントフレームワーク。タオら。 arXiv。 [紙]
[2024/03] LLM ベースのコード生成がソフトウェア開発プロセスに適合するとき。リンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/02] CodeAgent: ソフトウェアエンジニアリングのための共同エージェント。タンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/02] CodePori: マルチエージェントを使用した自律ソフトウェア開発のための大規模モデル。ラシードら。 arXiv。 [紙]
[2023/12]ソフトウェア開発エージェントの体験型共同学習。銭ら。 ACL。 [論文] [リポジトリ]
[2023/11]ソフトウェア開発における自律エージェント: ビジョン論文Rasheed et al. arXiv。 [紙]
[2023/11]自律型大規模言語モデルエージェントを使用したインテント駆動型モバイル GUI テスト。ユンら。 ICST。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10] AXNav: 自然言語からのアクセシビリティテストの再生。テイブら。ち。 [紙]
[2023/10] RCAgent: ツール拡張された大規模言語モデルを使用した自律エージェントによるクラウド根本原因分析。王ら。 arXiv。 [紙]
[2023/09] AutoAgents: エージェントを自動生成するためのフレームワーク。チェンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] METAGPT: マルチエージェントの協調フレームワークのためのメタプログラミング。ホンら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/04]ローコード LLM: LLM を介したビジュアルプログラミング。蔡ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/03] CAMEL: 大言語モデル社会の「心」探求のためのコミュニケーションエージェント。リーら。 NeurIPS。 [論文] [リポジトリ]

要件分析の役割

[2024/06]マルチエージェントソフトウェア開発の実験: 統合プラットフォームに向けてSami et al. arXiv。 [紙]
[2024/06] AgileCoder: アジャイル手法に基づいたソフトウェア開発のための動的協調エージェント。グエンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/05] MARE: 要件エンジニアリングのためのマルチエージェントコラボレーションフレームワーク。ジンら。 arXiv。 [紙]
[2024/04] Elicitron: 設計要件抽出のための LLM エージェントベースのシミュレーションフレームワーク。アタエイら。 arXiv。 [紙]
[2024/03] LLM ベースのコード生成がソフトウェア開発プロセスに適合するとき。リンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/01] LLM を使用した新しいプログラミングの実践を実験します。張ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/11]ソフトウェア開発における自律エージェント: ビジョン論文Rasheed et al. arXiv。 [紙]
[2023/10] AI 時代の静的コード分析: インテリジェントコード分析の概念、機能、可能性を徹底的に探ります。ファンら。 arXiv。 [紙]
[2023/08] METAGPT: マルチエージェントの協調フレームワークのためのメタプログラミング。ホンら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/06]マルチエージェントのコラボレーション: インテリジェント LLM エージェントの力を活用。タレビラドら。 arXiv。 [紙]
[2023/04] ChatGPT によるセルフコラボレーションコード生成。ドンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/03] CAMEL: 大言語モデル社会の「心」探求のためのコミュニケーションエージェント。リーら。 NeurIPS。 [論文] [リポジトリ]

デザイナーの役割

[2024/06]マルチエージェントソフトウェア開発の実験: 統合プラットフォームに向けてSami et al. arXiv。 [紙]
[2024/03] LLM ベースのコード生成がソフトウェア開発プロセスに適合するとき。リンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/01] LLM を使用した新しいプログラミングの実践を実験します。張ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/11]ソフトウェア開発における自律エージェント: ビジョン論文Rasheed et al. arXiv。 [紙]
[2023/08] METAGPT: マルチエージェントの協調フレームワークのためのメタプログラミング。ホンら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] AgentVerse: マルチエージェントのコラボレーションを促進し、緊急の動作を探索します。チェンら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/07]ソフトウェア開発のためのコミュニケーションエージェント。銭ら。 ACL。 [論文] [リポジトリ]
[2023/06]マルチエージェントのコラボレーション: インテリジェント LLM エージェントの力を活用。タレビラドら。 arXiv。 [紙]

開発者の役割

[2024/06]マルチエージェントソフトウェア開発の実験: 統合プラットフォームに向けてSami et al. arXiv。 [紙]
[2024/06] AgileCoder: アジャイル手法に基づいたソフトウェア開発のための動的協調エージェント。グエンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/05] AutoCoder: AIEV-INSTRUCT によるコード大規模言語モデルの強化。レイら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/05] MapCoder: 競争力のある問題解決のためのマルチエージェントコード生成。イスラムなど。 ACL。 [論文] [リポジトリ]
[2024/04]自己組織化エージェント: 超大規模コード生成と最適化に向けた LLM マルチエージェントフレームワーク。石橋ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/04] 3DGen: AI 支援による証明可能なバイナリ形式パーサーの生成。 Fakhoury et al. arXiv [論文]
[2024/03] CodeS: マルチレイヤースケッチを介した自然言語からコードリポジトリへ。ザンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/03] MAGIS: GitHub の問題解決のための LLM ベースのマルチエージェントフレームワーク。タオら。 arXiv。 [紙]
[2024/03] LLM ベースのコード生成がソフトウェア開発プロセスに適合するとき。リンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/02]コード生成のためのテスト駆動開発。マシューズら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/02] CodePori: マルチエージェントを使用した自律ソフトウェア開発のための大規模モデル。ラシードら。 arXiv。 [紙]
[2024/01] LLM を使用した新しいプログラミングの実践を実験します。張ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/12] AgentCoder: 反復テストと最適化によるマルチエージェントベースのコード生成。黄ら。 arXiv。 [紙]
[2023/11]ソフトウェア開発における自律エージェント: ビジョン論文Rasheed et al. arXiv。 [紙]
[2023/11] INTERVENOR: インタラクティブな修復チェーンによる大規模言語モデルのコーディング能力の向上。王ら。 ACL。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] AutoGen: マルチエージェント会話による次世代 LLM アプリケーションの有効化。ウーら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] METAGPT: マルチエージェントの協調フレームワークのためのメタプログラミング。ホンら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] AgentVerse: マルチエージェントのコラボレーションを促進し、緊急の動作を探索します。チェンら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/07]ソフトウェア開発のためのコミュニケーションエージェント。銭ら。 ACL。 [論文] [リポジトリ]
[2023/06]自己修復はコード生成の銀の弾丸ですか?オラウソンら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/06]マルチエージェントのコラボレーション: インテリジェント LLM エージェントの力を活用。タレビラドら。 arXiv。 [紙]
[2023/05]自己編集: コード生成のための障害認識コードエディター。張ら。 ACL。 [紙]
[2023/04] ChatGPT によるセルフコラボレーションコード生成。ドンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/03] CAMEL: 大言語モデル社会の「心」探求のためのコミュニケーションエージェント。リーら。 NeurIPS。 [論文] [リポジトリ]

ソフトウェア品質保証の役割

[2024/08] SpecRover: LLM によるコード意図の抽出Ruan et al. arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/07]マルチモーダル大規模言語モデルによるビジョン主導の自動モバイル GUI テスト。劉ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/06]マルチエージェントソフトウェア開発の実験: 統合プラットフォームに向けてSami et al. arXiv。 [紙]
[2024/06]チーム間のコラボレーションによるマルチエージェントソフトウェア開発。デュら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/06] AgileCoder: アジャイル手法に基づいたソフトウェア開発のための動的協調エージェント。グエンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/06] MASAI: ソフトウェアエンジニアリング AI エージェント用のモジュラーアーキテクチャ。アローラら。 arXiv。 [紙]
[2024/05] AutoCoder: AIEV-INSTRUCT によるコード大規模言語モデルの強化。レイら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/05] MapCoder: 競争力のある問題解決のためのマルチエージェントコード生成。イスラムなど。 ACL。 [論文] [リポジトリ]
[2024/04] LLM を使用した AI を活用したコードレビュー: 初期の結果。ラシードら。 arXiv。 [紙]
[2024/04] 3DGen: AI 支援による証明可能なバイナリ形式パーサーの生成。 Fakhoury et al. arXiv [論文]
[2024/04] LLM ベースのマルチエージェントシナジーによる統合デバッグアプローチ。リーら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/04]実用的な関数レベルのプログラム修復でどこまでできるか?翔ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/03] MAGIS: GitHub の問題解決のための LLM ベースのマルチエージェントフレームワーク。タオら。 arXiv。 [紙]
[2024/03] AGENTFL: LLM ベースの障害位置特定をプロジェクトレベルのコンテキストに拡張。秦ら。 arXiv。 [紙]
[2024/03]微調整と LLM ベースのエージェントを組み合わせて、直感的なスマートコントラクト監査と正当化を実現。マら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/03] LLM ベースのコード生成がソフトウェア開発プロセスに適合するとき。リンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/03] ACFIX: スマートコントラクトのアクセス制御の脆弱性をコンテキスト認識して修復するためのマイニングされた共通 RBAC プラクティスを使用して LLM をガイドします。張ら。 arXiv。 [紙]
[2024/02] CodeAgent: ソフトウェアエンジニアリングのための共同エージェント。タンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/02]コード生成のためのテスト駆動開発。マシューズら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/02] CodePori: マルチエージェントを使用した自律ソフトウェア開発のための大規模モデル。ラシードら。 arXiv。 [紙]
[2024/01] XUAT-Copilot: 大規模言語モデルを使用した自動ユーザー受け入れテストのためのマルチエージェント協調システム。王ら。 arXiv。 [紙]
[2023/12] AgentCoder: 反復テストと最適化によるマルチエージェントベースのコード生成。黄ら。 arXiv。 [紙]
[2023/11]ソフトウェア開発における自律エージェント: ビジョン論文Rasheed et al. arXiv。 [紙]
[2023/11]自律型大規模言語モデルエージェントを使用したインテント駆動型モバイル GUI テスト。ユンら。 ICST。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10]大規模言語モデルを活用したスマートコントラクトの脆弱性検出: 新しい視点。胡ら。 TPS-ISA。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10] AI 時代の静的コード分析: インテリジェントコード分析の概念、機能、可能性を徹底的に探ります。ファンら。 arXiv。 [紙]
[2023/10]大規模な言語モデルによって強化されたホワイトボックスコンパイラーのファジング。ヤンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10] AXNav: 自然言語からのアクセシビリティテストの再生。テイブら。ち。 [紙]
[2023/08] AutoGen: マルチエージェント会話による次世代 LLM アプリケーションの有効化。ウーら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] METAGPT: マルチエージェントの協調フレームワークのためのメタプログラミング。ホンら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/07]ソフトウェア開発のためのコミュニケーションエージェント。銭ら。 ACL。 [論文] [リポジトリ]
[2023/06]自己修復はコード生成の銀の弾丸ですか?オラウソンら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/06]マルチエージェントのコラボレーション: インテリジェント LLM エージェントの力を活用。タレビラドら。 arXiv。 [紙]
[2023/05]自己編集: コード生成のための障害認識コードエディター。張ら。 ACL。 [紙]
[2023/03] CAMEL: 大言語モデル社会の「心」探求のためのコミュニケーションエージェント。リーら。 NeurIPS。 [論文] [リポジトリ]

アシスタントの役割

[2024/08]多様性がインテリジェンスを強化: ソフトウェアエンジニアリングエージェントの専門知識の統合Zhang et al. arXiv。 [紙]
[2024/08] SpecRover: LLM によるコード意図の抽出Ruan et al. arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/06] MASAI: ソフトウェアエンジニアリング AI エージェント用のモジュラーアーキテクチャ。アローラら。 arXiv。 [紙]
[2024/05] MapCoder: 競争力のある問題解決のためのマルチエージェントコード生成。イスラムなど。 ACL。 [論文] [リポジトリ]
[2024/03] MAGIS: GitHub の問題解決のための LLM ベースのマルチエージェントフレームワーク。タオら。 arXiv。 [紙]
[2024/03] CodeS: マルチレイヤースケッチを介した自然言語からコードリポジトリへ。ザンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/03]微調整と LLM ベースのエージェントを組み合わせて、直感的なスマートコントラクト監査と正当化を実現。マら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10] AI 時代の静的コード分析: インテリジェントコード分析の概念、機能、可能性を徹底的に探ります。ファンら。 arXiv。 [紙]

連携の仕組み

コラボレーション

層状構造

[2024/08]多様性がインテリジェンスを強化: ソフトウェアエンジニアリングエージェントの専門知識の統合Zhang et al. arXiv。 [紙]
[2024/08] SpecRover: LLM によるコード意図の抽出Ruan et al. arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/06]マルチエージェントソフトウェア開発の実験: 統合プラットフォームに向けてSami et al. arXiv。 [紙]
[2024/06]大言語モデルベースのマルチエージェントコラボレーションのスケーリングQian et al. arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/06]チーム間のコラボレーションによるマルチエージェントソフトウェア開発。デュら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/06] AgileCoder: アジャイル手法に基づいたソフトウェア開発のための動的協調エージェント。グエンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/05] MapCoder: 競争力のある問題解決のためのマルチエージェントコード生成。イスラムなど。 ACL。 [論文] [リポジトリ]
[2024/05] MARE: 要件エンジニアリングのためのマルチエージェントコラボレーションフレームワーク。ジンら。 arXiv。 [紙]
[2024/04] AutoCodeRover: 自律的なプログラム改善。張ら。イスタ。 [論文] [リポジトリ]
[2024/04]実用的な関数レベルのプログラム修復でどこまでできるか?翔ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/03] CodeS: マルチレイヤースケッチを介した自然言語からコードリポジトリへ。ザンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/03] LLM ベースのコード生成がソフトウェア開発プロセスに適合するとき。リンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/03] AGENTFL: LLM ベースの障害位置特定をプロジェクトレベルのコンテキストに拡張。秦ら。 arXiv。 [紙]
[2024/02]データフロー分析が大規模言語モデルと出会うとき。王ら。 arXiv。 [紙]
[2024/02] CodeAgent: ソフトウェアエンジニアリングのための共同エージェント。タンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/02]必要なのはエージェントの数だけです。リーら。 arXiv。 [紙]
[2024/01] LLM を使用した新しいプログラミングの実践を実験します。張ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/11]ソフトウェア開発における自律エージェント: ビジョン論文Rasheed et al. arXiv。 [紙]
[2023/10] AI 時代の静的コード分析: インテリジェントコード分析の概念、機能、可能性を徹底的に探ります。ファンら。 arXiv。 [紙]
[2023/10]大規模言語モデルを活用したスマートコントラクトの脆弱性検出: 新しい視点。胡ら。 TPS-ISA。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10]大規模な言語モデルによって強化されたホワイトボックスコンパイラーのファジング。ヤンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10]動的 LLM-エージェントネットワーク: エージェントチームの最適化を備えた LLM-エージェントコラボレーションフレームワーク。劉ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] METAGPT: マルチエージェントの協調フレームワークのためのメタプログラミング。ホンら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08]フロー: 推論と協調 AI の構築ブロック。ジョシフォスキーら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/07]ソフトウェア開発のためのコミュニケーションエージェント。銭ら。 ACL。 [論文] [リポジトリ]
[2023/05]自己編集: コード生成のための障害認識コードエディター。張ら。 ACL。紙
[2023/04]ローコード LLM: LLM を介したビジュアルプログラミング。蔡ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]

円形構造

[2024/05] AutoCoder: AIEV-INSTRUCT によるコード大規模言語モデルの強化。レイら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/04] LLM ベースのマルチエージェントシナジーによる統合デバッグアプローチ。リーら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/03] ACFIX: スマートコントラクトのアクセス制御の脆弱性をコンテキスト認識して修復するためのマイニングされた共通 RBAC プラクティスを使用して LLM をガイドします。張ら。 arXiv。 [紙]
[2024/03]脆弱性検出のための LLM ディスカッションによるマルチロールのコンセンサス。マオら。 QRS。 [紙]
[2024/03]微調整と LLM ベースのエージェントを組み合わせて、直感的なスマートコントラクト監査と正当化を実現。マら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/02]コード生成のためのテスト駆動開発。マシューズら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/02] CodePori: マルチエージェントを使用した自律ソフトウェア開発のための大規模モデル。ラシードら。 arXiv。 [紙]
[2023/12]ソフトウェア開発エージェントの体験型共同学習。銭ら。 ACL。 [論文] [リポジトリ]
[2023/12] AgentCoder: 反復テストと最適化によるマルチエージェントベースのコード生成。黄ら。 arXiv。 [紙]
[2023/11] INTERVENOR: インタラクティブな修復チェーンによる大規模言語モデルのコーディング能力の向上。王ら。 ACL。 [論文] [リポジトリ]
[2023/11]自律型大規模言語モデルエージェントを使用したインテント駆動型モバイル GUI テスト。ユンら。 ICST。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10] AXNav: 自然言語からのアクセシビリティテストの再生。テイブら。ち。 [紙]
[2023/06]自己修復はコード生成の銀の弾丸ですか?オラウソンら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/03] CAMEL: 大言語モデル社会の「心」探求のためのコミュニケーションエージェント。リーら。 NeurIPS。 [論文] [リポジトリ]
[2023/03]リフレクション: 言語強化学習を備えた言語エージェント。シンら。 NeurIPS。 [論文] [リポジトリ]

木のような構造

[2024/06]大言語モデルベースのマルチエージェントコラボレーションのスケーリングQian et al. arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/06] MASAI: ソフトウェアエンジニアリング AI エージェント用のモジュラーアーキテクチャ。アローラら。 arXiv。 [紙]
[2024/04]自己組織化エージェント: 超大規模コード生成と最適化に向けた LLM マルチエージェントフレームワーク。石橋ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]

星状構造

[2024/06]大言語モデルベースのマルチエージェントコラボレーションのスケーリングQian et al. arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/03] AutoDev: 自動化された AI 主導の開発。トゥファノら。 arXiv [論文]
[2024/01] XUAT-Copilot: 大規模言語モデルを使用した自動ユーザー受け入れテストのためのマルチエージェント協調システム。王ら。 arXiv。 [紙]
[2023/10] RCAgent: ツール拡張された大規模言語モデルを使用した自律エージェントによるクラウド根本原因分析。王ら。 arXiv。 [紙]
[2023/08] AutoGen: マルチエージェント会話による次世代 LLM アプリケーションの有効化。ウーら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]

メッシュ構造

[2024/06]大言語モデルベースのマルチエージェントコラボレーションのスケーリングQian et al. arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/04] 3DGen: AI 支援による証明可能なバイナリ形式パーサーの生成。 Fakhoury et al. arXiv [論文]

ヒューマンエージェントのコラボレーション

ヒューマンエージェント

計画段階

[2024/01] LLM を使用した新しいプログラミングの実践を実験します。張ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/01] LLM4PLC: 産業用制御システムにおける PLC の検証可能なプログラミングのための大規模言語モデルの利用。ファキら。 ICSE。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10] AI 時代の静的コード分析: インテリジェントコード分析の概念、機能、可能性を徹底的に探ります。ファンら。 arXiv。 [紙]
[2023/04]ローコード LLM: LLM を介したビジュアルプログラミング。蔡ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]

要件フェーズ

[2024/05] MARE: 要件エンジニアリングのためのマルチエージェントコラボレーションフレームワーク。ジンら。 arXiv。 [紙]
[2024/02]実行可能コードアクションにより、より優れた LLM エージェントが導き出されます。王ら。 ICML。 [論文] [リポジトリ]
[2024/01] LLM を使用した新しいプログラミングの実践を実験します。張ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/10] ClarifyGPT: 意図の明確化による LLM ベースのコード生成の強化。ムーら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/06] Prompt Sapper: AI ネイティブサービスのための LLM を活用したソフトウェアエンジニアリングインフラストラクチャ。シンら。 arXiv。 [紙]

開発段階

[2024/03] CodeS: マルチレイヤースケッチを介した自然言語からコードリポジトリへ。ザンら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2024/01] LLM4PLC: 産業用制御システムにおける PLC の検証可能なプログラミングのための大規模言語モデルの利用。ファキら。 ICSE。 [論文] [リポジトリ]
[2023/09]ミント: ツールと言語フィードバックを使用したマルチターンインタラクションで LLMS を評価します。王ら。 ICLR。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08]フロー: 推論と協調 AI の構築ブロック。ジョシフォスキーら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] AutoGen: マルチエージェント会話による次世代 LLM アプリケーションの有効化。ウーら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]

評価フェーズ

[2024/01] LLM を使用した新しいプログラミングの実践を実験します。張ら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]
[2023/08] Gentopia: ツール拡張 LLM のための共同プラットフォーム。徐ら。 EMNLP。 [論文] [リポジトリ]
[2023/06] Prompt Sapper: AI ネイティブサービスのための LLM を活用したソフトウェアエンジニアリングインフラストラクチャ。シンら。 arXiv。 [紙]
[2023/03] ART: 大規模な言語モデルに対する自動マルチステップ推論とツールの使用。パランジャペら。 arXiv。 [論文] [リポジトリ]

引用

@misc{Agent4SE, title={ソフトウェア エンジニアリング向けの大規模言語モデル ベースのエージェント: 調査},
       author={Junwei Liu、Kaixin Wang、Yixuan Chen、Xin Peng、Zhenpeng Chen、Lingming Zhang、Yiling Lou}、year={2024}、eprint={2409.02977}、archivePrefix={arXiv}、primaryClass={cs.SE} 、 URL={https://arxiv.org/abs/2409.02977}、
 }