Как многоагентные системы на базе LLM способствуют автоматизации разработки программного обеспечения?

Многоагентные системы на базе больших языковых моделей (LLM) способствуют автоматизации разработки программного обеспечения несколькими способами:

• Инженерия требований. ai.radensa.ru Агенты собирают информацию, моделируют требования, согласовывают противоречия, формируют спецификации и даже прогнозируют потенциальные проблемы. ai.radensa.ru Это значительно сокращает время и усилия, затрачиваемые на этот важный, но трудоёмкий этап. ai.radensa.ru
• Генерация кода. ai.radensa.ru Агенты планируют процесс генерации, разбивая его на подзадачи, итеративно уточняют код, получая обратную связь от моделей, инструментов и даже людей. ai.radensa.ru Они могут генерировать код различной сложности (от функций до целых проектов). ai.radensa.ru
• Статическая проверка кода. ai.radensa.ru Агенты автоматизируют процесс проверки кода, выявляя ошибки, уязвимости, нарушения стиля кода и несоответствия заданным требованиям. ai.radensa.ru
• Тестирование. ai.radensa.ru Агенты, используя разнообразные методы (генерация тестов, мутационное тестирование, анализ покрытия кода), автоматизируют создание, выполнение и анализ тестов. ai.radensa.ru
• Отладка. ai.radensa.ru Агенты автоматизируют поиск и исправление ошибок, используя многоагентный синергизм, инструменты статического и динамического анализа, а также комбинируя методы локализации и исправления ошибок в единый процесс. ai.radensa.ru

Благодаря высокой автономности и гибкости, достигаемым за счёт синергии нескольких агентов, такие системы охватывают весь жизненный цикл ПО: от анализа требований до обеспечения качества. habr.com