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Architecture of Multi-agent System for Automatic Code Template Maintenance
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DOI：10.1007/978-3-032-05727-3_26.png)
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摘要
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在现代软件工程中，基于模板的代码生成，特别是大型语言模型（LLM）驱动的代码合成，已被确认为开发者在复杂、预定义组件需持续适应演进需求的环境中的关键生产力推动因素。然而，当存在对外部规范或组件的依赖时，尤其是这些依赖频繁变化时，代码生成器模板的维护通常被视为一项手动且易出错的任务。为解决此问题，提出了一种多智能体系统（MAS），其中依赖LLM进行模板代码的解释，并应用模型驱动软件开发（MDSD）原则对模板进行结构化表示。在该系统中，专用智能体负责检测和解释外部规范的变化、执行对模板代码的针对性更新，以及针对规范模型进行一致性验证。智能体间的通信以及模板片段和领域模型的语义嵌入存储，均通过向量数据库进行管理，从而支持检索先前模板版本并进行推理。所提方案拟集成至现有MDSD解决方案中，作为统一访问向量数据库的概念验证。
Keyword:
Multi-Agent System
Large Language Model
Model-Driven Software Development
Code Generator
Vector Database
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0
论文数:
45
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Harnessing the Power of Large Language Models for Automated Code Generation and Verification利用大型语言模型进行自动化代码生成与验证.png)
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