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

• Инженерия требований. 1 Агенты собирают информацию, моделируют требования, согласовывают противоречия, формируют спецификации и даже прогнозируют потенциальные проблемы. 1 Это значительно сокращает время и усилия, затрачиваемые на этот важный, но трудоёмкий этап. 1
• Генерация кода. 1 Агенты планируют процесс генерации, разбивая его на подзадачи, итеративно уточняют код, получая обратную связь от моделей, инструментов и даже людей. 1 Они могут генерировать код различной сложности (от функций до целых проектов). 1
• Статическая проверка кода. 1 Агенты автоматизируют процесс проверки кода, выявляя ошибки, уязвимости, нарушения стиля кода и несоответствия заданным требованиям. 1
• Тестирование. 1 Агенты, используя разнообразные методы (генерация тестов, мутационное тестирование, анализ покрытия кода), автоматизируют создание, выполнение и анализ тестов. 1
• Отладка. 1 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. 1

Благодаря высокой автономности и гибкости, достигаемым за счёт синергии нескольких агентов, такие системы охватывают весь жизненный цикл ПО: от анализа требований до обеспечения качества. 4