Large Language Model-Based Agents for Software Engineering: A Comprehensive Survey

목차

1. 소개
2. LLM 기반 에이전트란?
3. 소프트웨어 엔지니어링에서 LLM 기반 에이전트의 적용
   • 요구사항 엔지니어링
   • 코드 생성
   • 정적 코드 검사
   • 테스트 및 디버깅
4. 다중 에이전트 시스템의 설계와 역할
5. 연구 기회와 향후 과제
6. 결론

1. 소개

최근의 큰 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 발전은 AI 에이전트의 새로운 패러다임을 형성하고 있습니다. 이 LLM 기반 에이전트들은 단독 LLM보다 외부 자원과 도구를 활용할 수 있는 능력을 통해 훨씬 더 다재다능하고 전문적인 기능을 제공합니다. 이러한 LLM 기반 에이전트들은 소프트웨어 엔지니어링(Software Engineering, SE) 분야에서도 탁월한 효과를 발휘하고 있습니다. 본 글에서는 SE를 위한 LLM 기반 에이전트에 대해 논의하고, 그 구조와 적용, 도전 과제에 대해 살펴봅니다.

2. LLM 기반 에이전트란?

LLM 기반 에이전트는 기본적으로 계획, 메모리, 인식, 행동이라는 네 가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있습니다. 각 구성 요소는 다음과 같은 역할을 수행합니다:

• 계획(Planning): 복잡한 작업을 작은 하위 작업으로 나누고 최종 목표를 달성하기 위해 이를 조정합니다.
• 메모리(Memory): 에이전트가 작업을 수행하면서 생성한 과거의 기록을 저장하여 미래의 작업에 활용할 수 있게 합니다.
• 인식(Perception): 환경에서 얻은 정보를 통해 더 나은 계획을 세우는 데 도움을 줍니다.
• 행동(Action): 계획된 행동을 통해 실제 환경과 상호작용하며 목표를 달성합니다.

이러한 구성 요소들을 통해 LLM 기반 에이전트는 더 복잡한 소프트웨어 개발 및 유지보수 작업을 수행할 수 있습니다.

3. 소프트웨어 엔지니어링에서 LLM 기반 에이전트의 적용

3.1 요구사항 엔지니어링

요구사항 엔지니어링(RE)은 소프트웨어 개발의 초기 단계에서 매우 중요한 역할을 합니다. LLM 기반 에이전트는 요구사항의 수집, 모델링, 검증 등 다양한 작업을 자동화함으로써 개발자들의 시간을 크게 절약할 수 있습니다. 예를 들어, Elicitation이라는 에이전트는 다양한 사용자 관점을 반영한 요구사항을 수집하고, 이를 기반으로 요구사항을 도출합니다.

3.2 코드 생성

LLM 기반 에이전트는 코드 생성 과정에서도 유용하게 활용되고 있습니다. 예를 들어, CodeCoT와 같은 에이전트는 코드 생성 작업을 여러 단계로 나누어 각 단계를 자연어로 설명하고 이를 코드로 변환합니다. 이러한 접근 방식은 복잡한 코드를 생성할 때 정확도를 높이는 데 도움이 됩니다.

3.3 정적 코드 검사

정적 코드 검사는 코드를 실행하지 않고 코드의 품질을 확인하는 방법입니다. 기존의 정적 분석 도구와 달리, LLM 기반 에이전트는 다중 에이전트를 통해 코드의 버그를 찾아내고 개선할 수 있습니다. 예를 들어, GPTLENS는 스마트 계약의 취약점을 감지하는 데 있어 높은 정확도를 보이고 있습니다.

3.4 테스트 및 디버깅

LLM 기반 에이전트는 테스트와 디버깅에도 적용되고 있습니다. 예를 들어, ChatTester는 유닛 테스트 케이스를 생성하고 피드백을 반영하여 오류를 수정하는 과정을 반복합니다. 이를 통해 테스트의 품질을 높이고 결함을 더 효율적으로 찾아낼 수 있습니다.

4. 다중 에이전트 시스템의 설계와 역할

다중 에이전트 시스템은 여러 에이전트가 협력하여 복잡한 작업을 해결하는 구조를 갖추고 있습니다. 예를 들어, RCAgent와 같은 시스템은 각 에이전트가 로그 분석, 코드 분석 등을 맡아 협력하여 루트 원인 분석을 수행합니다. 이러한 협력적 접근 방식은 특히 클라우드 환경과 같은 복잡한 상황에서 문제를 해결하는 데 유용합니다.

5. 연구 기회와 향후 과제

LLM 기반 에이전트의 소프트웨어 엔지니어링 적용에는 많은 가능성이 존재하지만, 여전히 해결해야 할 도전 과제도 많습니다. 예를 들어:

• 효율적인 메모리 관리: 에이전트의 메모리를 효과적으로 관리하여 이전 경험을 적절히 활용하는 것이 중요합니다.
• 다중 에이전트 협력의 최적화: 여러 에이전트가 상호작용하며 협력하는 방식에서 발생하는 비효율성을 줄이고 최적의 성능을 내기 위한 연구가 필요합니다.

6. 결론

LLM 기반 에이전트는 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 강력한 도구로 자리 잡고 있습니다. 요구사항 수집에서 코드 생성, 테스트, 디버깅에 이르기까지 다양한 소프트웨어 개발 활동에서 LLM 기반 에이전트는 더 나은 성능과 효율성을 제공합니다. 앞으로의 연구를 통해 이러한 에이전트의 잠재력을 더욱 극대화할 수 있을 것입니다.

출처 : https://arxiv.org/pdf/2410.02543

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Table of Contents

1. Introduction
2. What are LLM-Based Agents?
3. Applications of LLM-Based Agents in Software Engineering
   • Requirements Engineering
   • Code Generation
   • Static Code Analysis
   • Testing and Debugging
4. Design and Role of Multi-Agent Systems
5. Research Opportunities and Future Challenges
6. Conclusion

1. Introduction

The recent advancements in Large Language Models (LLMs) have established a new paradigm for AI agents. These LLM-based agents are far more versatile and specialized than standalone LLMs due to their ability to utilize external resources and tools. These LLM-based agents have also demonstrated remarkable effectiveness in the field of Software Engineering (SE). This post provides an overview of LLM-based agents for SE, exploring their structure, applications, and challenges.

2. What are LLM-Based Agents?

LLM-based agents consist of four fundamental components: Planning, Memory, Perception, and Action. Each component performs specific roles as follows:

• Planning: Decomposes complex tasks into smaller sub-tasks and coordinates them to achieve the final objective.
• Memory: Stores records of past activities performed by the agent, allowing it to use this knowledge for future tasks.
• Perception: Helps the agent make better plans by interpreting information obtained from its environment.
• Action: Interacts with the real-world environment through planned actions to achieve the desired goals.

With these components, LLM-based agents can perform more complex software development and maintenance tasks.

3. Applications of LLM-Based Agents in Software Engineering

3.1 Requirements Engineering

Requirements Engineering (RE) plays a critical role in the early stages of software development. LLM-based agents can automate various tasks like requirements elicitation, modeling, and validation, significantly reducing the time developers spend on these activities. For example, agents like Elicitation can gather requirements from different user perspectives and derive requirements based on them.

3.2 Code Generation

LLM-based agents are also being effectively used in code generation. For example, agents like CodeCoT break down code generation tasks into multiple steps, explain each step in natural language, and convert these explanations into code. This multi-step approach helps improve accuracy, especially when generating complex code.

3.3 Static Code Analysis

Static code analysis involves checking code quality without executing it. Unlike traditional static analysis tools, LLM-based agents can detect and improve code by leveraging multi-agent systems. For example, GPTLENS has shown high accuracy in detecting vulnerabilities in smart contracts.

3.4 Testing and Debugging

LLM-based agents are also applied to testing and debugging. For instance, ChatTester generates unit test cases and iteratively corrects errors based on feedback. This iterative process enhances the quality of testing and makes defect detection more efficient.

4. Design and Role of Multi-Agent Systems

Multi-agent systems consist of several agents cooperating to solve complex tasks. For example, systems like RCAgent have agents responsible for log analysis, code analysis, etc., working together to conduct root cause analysis. This collaborative approach is especially useful in solving issues in complex environments, such as cloud computing systems.

5. Research Opportunities and Future Challenges

While there is immense potential for applying LLM-based agents to software engineering, there are still several challenges that need to be addressed. For instance:

• Efficient Memory Management: It is crucial to effectively manage the memory of the agents so that previous experiences can be appropriately utilized.
• Optimization of Multi-Agent Collaboration: Research is needed to minimize inefficiencies that arise from interactions between multiple agents and to achieve optimal performance.

6. Conclusion

LLM-based agents have emerged as powerful tools in software engineering. From requirements gathering to code generation, testing, and debugging, LLM-based agents provide superior performance and efficiency across various software development activities. Future research will further unlock the potential of these agents, making them even more impactful.