Agentic Software Issue Resolution with Large Language Models: A Survey
Автономное (Агентное) Решение Проблем в Программном Обеспечении с Использованием Больших Языковых Моделей: Обзор Данный документ представляет собой всесторонний систематический обзор автономного (агентного) решения проблем в программном обеспечении с использованием больших языковых моделей (БЯМ). Решение проблем программного обеспечения является сложным и критически важным аспектом поддержки ПО, включающим устранение ошибок и оптимизацию производительности на основе текстовых описаний. Хотя БЯМ значительно продвинулись в автоматизации решения задач, реальные проблемы требуют развитых агентных возможностей, таких как долгосрочное рассуждение, итеративное исследование и принятие решений на основе обратной связи. Обзор систематизирует 126 недавних исследований, описывая общий рабочий процесс агентного решения проблем и предлагая новую таксономию по трём измерениям: бенчмарки, методы и эмпирические исследования. Особое внимание уделяется тому, как появление агентного обучения с подкреплением привело к смене парадигмы в разработке и обучении этих систем, выходя за рамки простого проектирования промптов. Эта работа восполняет пробелы предыдущих обзоров, которым не хватало специфических таксономий для комплексного решения проблем и которые упускали из виду недавние достижения в стратегиях обучения. В конечном итоге, исследование призвано предоставить фундаментальный справочник для понимания этой развивающейся области, выявления ключевых проблем и определения перспективных направлений для будущего объединения ИИ и программной инженерии. #БЯМ #АгентныеСистемы #ПоддержкаПО #РешениеПроблем #ИИ #Обзор #ОбучениеСПодкреплением #ПрограммнаяИнженерия документ - https://arxiv.org/pdf/2512.22256v1 подписаться - https://t.me/arxivpaperu отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM
Автономное (Агентное) Решение Проблем в Программном Обеспечении с Использованием Больших Языковых Моделей: Обзор Данный документ представляет собой всесторонний систематический обзор автономного (агентного) решения проблем в программном обеспечении с использованием больших языковых моделей (БЯМ). Решение проблем программного обеспечения является сложным и критически важным аспектом поддержки ПО, включающим устранение ошибок и оптимизацию производительности на основе текстовых описаний. Хотя БЯМ значительно продвинулись в автоматизации решения задач, реальные проблемы требуют развитых агентных возможностей, таких как долгосрочное рассуждение, итеративное исследование и принятие решений на основе обратной связи. Обзор систематизирует 126 недавних исследований, описывая общий рабочий процесс агентного решения проблем и предлагая новую таксономию по трём измерениям: бенчмарки, методы и эмпирические исследования. Особое внимание уделяется тому, как появление агентного обучения с подкреплением привело к смене парадигмы в разработке и обучении этих систем, выходя за рамки простого проектирования промптов. Эта работа восполняет пробелы предыдущих обзоров, которым не хватало специфических таксономий для комплексного решения проблем и которые упускали из виду недавние достижения в стратегиях обучения. В конечном итоге, исследование призвано предоставить фундаментальный справочник для понимания этой развивающейся области, выявления ключевых проблем и определения перспективных направлений для будущего объединения ИИ и программной инженерии. #БЯМ #АгентныеСистемы #ПоддержкаПО #РешениеПроблем #ИИ #Обзор #ОбучениеСПодкреплением #ПрограммнаяИнженерия документ - https://arxiv.org/pdf/2512.22256v1 подписаться - https://t.me/arxivpaperu отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM