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Interactive LLM Agent Review for Software Engineering Artifacts
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AI
DOI：10.1080/08874417.2026.2650523.png)
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摘要
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基于大型语言模型（LLM）的代理在软件工程中的应用日益增多，但生成工件的质量，尤其是复杂图形模型，仍然参差不齐，且常常低于专业标准。大多数现有方法仅限于代码生成和测试，对更广泛的工程任务支持有限。本文提出了一种交互式评审协作方法，其中任务专精的LLM代理在开发全生命周期中迭代交换反馈以完善工件。我们通过有效性指标对三个案例研究（Tour Online Reservation System、Smart Wallet System和Food Order and Delivery System）评估了该方法与非交互式流水线的对比。结果表明，交互式协作使工件有效性平均提升了41.26%，在领域建模（31.03%）、序列图（72.73%）、类图（65.63%）、实现（462.5%）和测试（76.67%）方面均有显著改进。研究结果展示了稳健的跨领域效益，凸显了交互式协作作为缓解LLM局限性的有效方式，尽管其性能因任务和领域而异。
Keyword:
Large language models
multi-agent systems
software engineering automation
interactive agents
software artifact quality