Fudan Nanyang Tech UIUC Unveil Landmark AI Software Engineering Review

导语：近年来，AI智能体在软件工程领域的应用日益广泛，对传统软件开发范式产生了深远影响。复旦大学、南洋理工大学和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）的学者们联合发布了一篇全面综述，对这一领域的研究进展进行了深入探讨。

正文：

自从首个全自动AI软件工程师Devin问世以来，面向软件工程的AI智能体受到了广泛关注，层出不穷。近期涌现的Genie、Replit、Cursor等智能体，正在对传统软件开发范式产生深刻影响。

这篇综述由复旦大学CodeWisdom团队的研究生刘俊伟、王恺欣、陈逸轩，彭鑫教授、娄一翎青年副研究员，以及南洋理工大学的陈震鹏研究员和UIUC的张令明教授共同撰写。他们从软件工程和AI智能体两个视角，全面展现了AI智能体在软件工程领域的最新进展。

一、AI智能体在软件开发维护全流程中的应用

目前，AI智能体已基本覆盖了软件开发和维护的全流程，包括：

1. 端到端软件开发：通过执行多种开发子任务，如需求工程、设计、代码生成和质量保证，完成从需求到最终程序的全流程开发。
2. 端到端软件维护：支持多种维护活动，如故障定位、修复和特性维护，完成从问题报告到补丁生成的端到端维护。

二、AI智能体的设计特点

1. 基础架构：包括规划、记忆、感知和行动等模块。
2. 工具集成：搜索、文件操作、静态程序分析、动态分析、测试、版本管理工具等。
3. 人机协作：在规划、需求工程、开发和评估等环节，人类提供反馈，引导、澄清或直接纠正AI智能体的输出。

三、未来研究方向

1. 更全面的评测基准和更真实的评测数据。
2. 探索人机协同新范式，拓展人机协同的应用场景，提供更加流畅的人机协作模式。
3. 多模态感知，整合多样化的感知模态，提高AI智能体的灵活性和可访问性。
4. 将AI智能体应用于更多软件工程任务，如设计、验证和功能维护。
5. 训练面向软件工程的基座大模型。

总结：

AI智能体在软件工程领域的应用前景广阔，未来有望进一步推动软件开发和维护的自动化、智能化。这篇综述为我们提供了对AI智能体在软件工程领域研究进展的全面了解，有助于推动该领域的发展。

（论文地址：https://arxiv.org/pdf/2409.02977
Agent4SE 论文列表：https://github.com/FudanSELab/Agent4SE-Paper-List）

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