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LLM as a Code Generator in Agile Model Driven Development
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AI
DOI：10.1007/978-3-031-96841-9_10.png)
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摘要
En 中文
利用大型语言模型（LLM）如GPT-4进行代码自动生成代表显著进展，但并非没有挑战。软件的自然语言描述固有的歧义性对生成可部署、结构化的产物构成重大障碍。本研究倡导模型驱动开发（MDD）作为克服这些挑战的可行策略，提出一种敏捷模型驱动开发（AMDD）方法，该方法使用GPT-4作为代码生成器。这种方法增强了代码自动生成过程的灵活性和可扩展性，并提供敏捷性，允许无缝适应模型或部署环境的变化。我们通过使用统一建模语言（UML）对多智能体无人车队（UVF）系统进行建模来说明这一点，通过整合对象约束语言（OCL）进行代码结构元模型建模、FIPA本体语言进行通信语义元模型建模，显著减少了模型歧义。应用GPT-4的自动生成能力可产生与JADE和PADE框架分别兼容的Java和Python代码。我们对自动生成代码的全面评估验证了其与预期行为的一致性，并识别了智能体交互中的改进。在结构上，我们评估了仅受OCL元模型约束的模型所生成的代码的复杂度，与同时受OCL和FIPA-本体元模型影响的代码的复杂度。结果表明，受本体约束的元模型产生固有更复杂的代码，但其圈复杂度仍保持在可管理范围内，表明可以加入额外的元模型约束而不超过复杂度的高风险阈值。
Keyword:
Model driven development
GPT-4 code generation
Multi-agent ontology
Object constraint language
Cyclomatic complexity
期刊
M
IF:
0
论文数:
13
被引数:
0
机构
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