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1485 - 构建支持软件演化的多智能体架构.pdf

上传人: 竿*** 编号:982160 2025-11-29 57页 8.75MB

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根据报告的内容,全文主要内容概括如下: 1. **人工智能在软件工程中的应用**:LLMs(大型语言模型)在软件工程任务中的应用,如自动化文档生成、代码生成、错误修复、代码补全和重构、测试用例生成等。 2. **遗留系统挑战**:遗留系统(如COBOL程序)的复杂性、不灵活性和维护困难,以及它们在IT预算中的高消耗。 3. **代码解释方法**:使用LLMs进行代码解释,包括代码处理LLMs(如Granite)和文本处理LLMs(如GPT-4o-mini),以及功能、文件和项目级别的解释。 4. **MemoCoder框架**:一个基于LLMs的多智能体框架,用于代码生成,包括AI作家、AI修复者和AI导师,通过记忆和学习历史执行来生成代码。 5. **代码生成与测试**:使用AI作家生成代码,通过测试用例和错误消息进行反馈和修复,并利用知识库和历史成功修复来提高代码质量。 6. **评估结果**:在功能级、文件级和项目级评估中,该方法优于基线方法,提供了可靠的README替代品。 7. **性能评估**:使用长序列匹配(LSM)策略的MemoCoder在性能评估中优于其他方法。
代码解释新篇章?" AI如何重构遗留系统?" 未来软件工程新趋势?"
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