要約:
- Large Language Models（LLMs）は主にコード生成およびバグ修正においてソフトウェアエンジニアリングに大きな影響を与えている。
- 要件工学におけるLLMsの適用は未だ未開拓であるが、最近はコンテキスト分析やPrompt EngineeringおよびChain-of-Thought技術の進歩により徐々に増加している。
- LLMsとLLMベースのエージェントの比較分析により、ソフトウェアエンジニアリング領域での効果的な適用を明らかにし、LLMベースのエージェントの潜在能力を解明することを目指す。
感想:
LLMsとLLMベースのエージェントはソフトウェアエンジニアリングにおいて重要な役割を果たしており、特に要件工学における応用が注目されています。これらの技術の発展は、将来的に人工知能の発展にもつながる可能性があります。研究によると、LLMベースのエージェントは従来のモデルの限界を補完し、より自律的で効果的なソフトウェアエンジニアリングソリューションを実現する可能性があります。