From LLMs to LLM-based Agents for Software Engineering: A Survey of

Current, Challenges and Future
从大型语言模型到基于大型语言模型的软件工程智能体：现状、挑战与未来

arXiv: https://arxiv.org/abs/2408.02479

AI 解析

From LLMs to LLM-based Agents for Software Engineering: A Survey of Current, Challenges and Future

📝 研究概要

该综述论文系统地梳理了大型语言模型（LLMs）及其代理（LLM-based Agents）在软件工程（SE）领域的应用现状、挑战和未来趋势，并区分了两者的差异。

⭐ 研究亮点

创新点一： 首次明确区分了LLMs和LLM-based Agents在软件工程中的应用，弥补了现有综述的不足。
创新点二： 系统性地总结了LLMs和LLM-based Agents在需求工程、代码生成、自主决策等六个关键软件工程主题中的应用。
潜在影响： 为未来LLM-based Agents在软件工程领域的研究方向提供了指导，推动了该技术的发展。

深度解析

📚 研究背景

理论意义： 随着LLMs的兴起，其在软件工程领域的应用日益广泛，但缺乏对LLMs和LLM-based Agents的清晰区分和系统性研究。
现实意义： LLMs在代码生成、漏洞检测等方面取得了显著进展，但也存在局限性。LLM-based Agents作为一种新兴技术，有望解决LLMs的固有缺陷，提升软件工程的效率和质量。
研究目标： 调查LLMs和LLM-based Agents在软件工程中的应用现状，分析其差异和相似之处，并展望未来的发展方向。

🔬 研究方法

研究设计： 综述研究，对现有文献进行系统性回顾和分析。
数据来源： 主要来源于DBLP和arXiv数据库，重点关注2023年下半年至2024年5月的最新研究。
分析方法： 对收集到的论文进行筛选、分类和总结，区分LLMs和LLM-based Agents在不同软件工程任务中的应用，并分析其使用的模型、数据集和评估指标。

📊 研究发现

实证结果

发现一： LLMs在代码生成、漏洞检测等任务中表现出色，但在自主性、自我改进等方面存在局限性。
发现二： LLM-based Agents通过结合外部工具和资源，能够执行更复杂、更具上下文感知能力的任务，例如自主调试、代码重构和自适应测试生成。
发现三： LLM-based Agents在需求工程、代码生成、自主决策等六个关键软件工程主题中均有应用，并展现出优于传统LLMs的潜力。

理论贡献

贡献点一： 提出了LLM-based Agent的判断标准，为该领域的研究提供了参考。
贡献点二： 总结了LLMs和LLM-based Agents在不同软件工程任务中的差异和相似之处，为研究者提供了更清晰的认识。

实践启示

启示一： LLM-based Agents有望成为未来软件工程的重要工具，能够提升开发效率、降低开发成本和提高软件质量。
启示二： 未来研究应关注LLM-based Agents在软件工程中的应用，探索其在复杂任务中的潜力，并解决其面临的挑战。

🔍 研究局限

局限一： 由于LLM-based Agents领域尚处于发展初期，缺乏统一的标准和基准测试，评估其性能具有一定难度。
局限二： 收集到的文献主要来源于英文数据库，可能忽略了其他语言的研究成果。
未来研究方向： 建立统一的LLM-based Agents评估标准和基准测试，探索其在更广泛的软件工程任务中的应用，并解决其面临的挑战，例如幻觉问题、上下文长度限制等。

学术对话

💡 理论延伸

与现有研究的关系： 该综述弥补了现有综述对LLMs和LLM-based Agents区分不足的缺陷，并对该领域的研究进行了系统性的梳理。
理论框架的拓展： 可以进一步研究LLM-based Agents的架构设计、学习机制和应用模式，构建更完善的理论框架。
新的研究方向： 可以探索LLM-based Agents在软件工程教育、软件项目管理等领域的应用，并研究其对软件开发人员的影响。

❓ 核心问答

Q1: LLM-based Agents相比于传统LLMs，其核心优势体现在哪些方面？

LLM-based Agents的核心优势在于其自主性、自我改进能力和与外部工具的集成能力。它们能够执行更复杂、更具上下文感知能力的任务，例如自主调试、代码重构和自适应测试生成，而传统LLMs在这些方面存在局限性。

Q2: LLM-based Agents在软件工程领域面临的主要挑战有哪些？

LLM-based Agents在软件工程领域面临的主要挑战包括：缺乏统一的标准和基准测试、幻觉问题、上下文长度限制、以及如何有效地与人类开发者协作等。

Q3: 未来LLM-based Agents在软件工程领域的发展趋势是什么？

未来LLM-based Agents在软件工程领域的发展趋势包括：更强的自主性、更智能的决策能力、更广泛的应用领域、以及与人类开发者更紧密的协作。

📌 总结评价

该综述论文系统地梳理了LLMs和LLM-based Agents在软件工程领域的应用现状、挑战和未来趋势，并明确区分了两者的差异，为未来LLM-based Agents在软件工程领域的研究方向提供了指导，具有重要的学术价值和实践意义。

摘要三问

研究问题

这篇论文旨在探讨大型语言模型（LLMs）及其基于LLM的智能体（LLM-based Agents）在软件工程（Software Engineering, SE）领域的应用现状、挑战和未来发展方向。具体来说，研究问题包括：

区分LLMs和LLM-based Agents在SE中的应用： 现有研究对LLMs在SE中的应用进行了大量探索，但缺乏对LLMs和LLM-based Agents的明确区分。论文旨在明确区分二者，并分析它们在SE任务中的异同。
总结LLMs和LLM-based Agents在SE中的应用领域： 论文旨在总结LLMs和LLM-based Agents在需求工程、代码生成、自主决策、软件设计、测试生成和软件维护这六个关键SE主题中的应用。
分析LLMs和LLM-based Agents在SE中面临的挑战和未来发展方向： 论文旨在分析LLMs和LLM-based Agents在SE应用中存在的局限性，并展望未来研究方向，推动LLM-based Agents在SE领域的进一步发展。
调研并总结评估LLMs和LLM-based Agents在SE任务中性能的基准数据集和评估指标： 论文旨在调研并总结评估LLMs和LLM-based Agents在SE任务中性能的基准数据集和评估指标，为后续研究提供参考。
调研并总结在SE中利用LLMs时采用的主要实验模型和方法： 论文旨在调研并总结在SE中利用LLMs时采用的主要实验模型和方法，为后续研究提供参考。

采用方法

这篇论文采用的是文献综述（Survey）的方法，对现有研究进行系统性的收集、整理和分析。具体方法包括：

文献检索： 主要通过DBLP和arXiv数据库，检索2023年下半年至2024年5月的相关研究论文。使用关键词，如"Large Language Models"、"LLM-based Agents"、"Software Engineering"以及各个SE子领域的关键词（需求工程、代码生成等）。
文献筛选： 排除非LLM相关、页数过少（少于7页）、格式错误或学生项目的论文。
滚雪球法： 通过已筛选的论文，进一步查找引用的重要文献。
分类整理： 将收集到的论文按照六个SE主题进行分类，并区分LLMs和LLM-based Agents的应用。
对比分析： 对比分析LLMs和LLM-based Agents在任务、基准数据集和评估指标上的差异。
总结归纳： 总结LLMs和LLM-based Agents在SE中的应用现状、挑战和未来发展方向。

关键结果

这篇论文的主要研究结果和贡献包括：

明确区分了LLMs和LLM-based Agents在SE中的应用： 论文明确了LLMs和LLM-based Agents的区别，并分析了它们在SE任务中的异同，填补了现有研究的空白。
总结了LLMs和LLM-based Agents在六个关键SE主题中的应用： 论文详细总结了LLMs和LLM-based Agents在需求工程、代码生成、自主决策、软件设计、测试生成和软件维护这六个关键SE主题中的应用，为研究者提供了全面的参考。
分析了LLMs和LLM-based Agents在SE应用中面临的挑战： 论文指出了LLMs在上下文长度限制、幻觉问题、无法使用外部工具等方面的局限性，以及LLM-based Agents在数据集标准化和规模化方面存在的不足。
展望了LLM-based Agents在SE领域的未来发展方向： 论文认为，LLM-based Agents在SE领域具有广阔的应用前景，未来的研究方向包括多智能体协作、自动化流程、持续学习和优化等。
总结了评估LLMs和LLM-based Agents在SE任务中性能的基准数据集和评估指标： 论文总结了常用的基准数据集（如HumanEval、MBPP、Defects4J等）和评估指标（如Pass@k、F1 Score、准确率等），为后续研究提供了参考。
总结了在SE中利用LLMs时采用的主要实验模型和方法： 论文总结了常用的实验模型