- 大規模言語モデル（LLMs）は、コードスニペットを生成する際に驚異的な能力を示し、AIを介したソフトウェアエンジニアリングの大部分を自動化することを約束しています。
- AIソフトウェアエンジニアを成功裏に展開するには、人間によるソフトウェアエンジニアリングの実践で確立された信頼以上の信頼レベルが必要です。
- LLMエージェントへの最近のトレンドは、新しいコードを生成するLLMsの力とプログラム分析ツールの力を統合し、コードへの信頼を高める道を提供しています。
- AutoCodeRoverの設計を学生と共有する体験を通じて、2025年に注目されているコーディングにおけるエージェント型AIへの初期アプローチであるAutoCodeRoverの主な差別化は、プログラム分析ツールの自律的な使用に焦点を当てたことです。
- AutoCodeRoverは、開発者の意図や仕様推論を推論し、プログラム改善（プログラム修復や機能追加など）を成功裏に行うことができます。
- Abhik Roychoudhury氏は、シンガポール国立大学（NUS）のコンピュータサイエンスのProvost’s Chair Professorであり、信頼性の高い安全なソフトウェア（TSS）に関する研究チームを率いています。
- Abhikは、ソフトウェアテストや分析への基本的な貢献で知られており、ICSEの最も影響力のある論文賞（Test-of-time award）、IEEE New Directions Award 2022（Cristian Cadarと共同）など、様々な賞を受賞しています。
私の考え：
LLMエージェントやAutoCodeRoverなどのエージェント型AIは、プログラミングにおける信頼が規模よりも重要になっているという議論は興味深いです。AIがプログラミングの分野にどのように影響を与えるか、今後の展望が楽しみです。