ソフトウェア開発業界は、相談と直感の両方に依存することが多く、複雑な意思決定戦略が特徴です。 さらに、ソフトウェアの開発、保守、運用には、規律ある系統的なアプローチが必要です。 ソフトウェア開発者は、問題の複雑さに応じて、相談ではなく直感に基づいて意思決定を行うのが一般的です。 ソフトウェアの有効性や開発コストの削減など、ソフトウェア エンジニアリングの効率を高める取り組みの一環として、科学者たちは、ソフトウェア開発プロセス内のさまざまなタスクに取り組むための深層学習ベースのフレームワークの使用を検討しています。 ディープラーニングと AI 分野における最近の開発と進歩により、開発者はソフトウェア開発プロセスと実践を変革する方法を模索しています。 彼らは、ソフトウェア開発プロセスのさまざまな段階で実装される洗練された設計を使用してこれを実現しています。

今日は、ソフトウェア開発分野に革命を起こすことを目的とした、大規模言語モデル (LLM) ベースの革新的なアプローチである ChatDev について説明します。 このパラダイムは、開発プロセスの各段階で特殊なモデルの必要性を排除することを目指しています。 ChatDev フレームワークは LLM フレームワークの機能を活用し、自然言語コミュニケーションを利用して主要なソフトウェア開発プロセスを統合および合理化します。

この記事では、ソフトウェア開発を専門とする仮想化企業である ChatDev について説明します。 ChatDev はウォーターフォール モデルを採用し、ソフトウェア開発プロセスを XNUMX つの主要な段階に注意深く分割します。

1. デザイン。 
2. コーディング。 
3. テスト。 
4. ドキュメンテーション。 

これらの各段階では、コード プログラマーやテスターなどの仮想エージェントのチームがデプロイされ、対話を使用して相互に連携し、結果としてシームレスなワークフローが実現します。 チャット チェーンはファシリテーターとして機能し、開発プロセスの各段階をアトミックなサブタスクに分割することで二重の役割を可能にし、開発者が指定されたサブタスクを効果的に解決できるコンテキスト認識型のコミュニケーションを使用してソリューションの提案と検証を可能にします。 

ChatDev の機器分析は、ChatDev フレームワークがソフトウェア開発プロセスを完了するのに非常に効果的であるだけでなく、非常にコスト効率が高く、ソフトウェア開発プロセス全体をわずか XNUMX ドル未満で完了できることを示しています。 さらに、このフレームワークは、高い効率と費用対効果を維持しながら、潜在的な脆弱性を特定するだけでなく軽減し、潜在的な幻覚を修正します。 

ChatDev : LLM を利用したソフトウェア開発の概要

従来、ソフトウェア開発業界は、アプリケーションの開発だけでなく、アプリケーションの保守と運用についても、規律正しく系統的なアプローチの基礎に基づいて構築されてきました。 従来、一般的なソフトウェア開発プロセスは、組織内の調整、タスクの割り当て、コードの作成、開発プロセスなどの複数の役割が関与するため、開発サイクルが長く、非常に複雑で複雑で時間のかかる細心のプロセスです。テスト、そして最後に文書化です。 

ここ数年、 LLM または大規模言語モデルAI コミュニティは、コンピューター ビジョンと自然言語処理の分野で重要なマイルストーンを達成し、「次の単語予測」パラダイムに関するトレーニングを受けて、大規模言語モデルが幅広い下流タスクで効率的なパフォーマンスを返す能力を十分に実証しました。機械翻訳、質問応答、コード生成など。 

大規模言語モデルはソフトウェア全体のコードを書くことができますが、大きな欠点があります。 コード幻覚これは、自然言語処理フレームワークが直面する幻覚によく似ています。 コードの幻覚には、未発見のバグ、依存関係の欠落、不完全な関数実装などの問題が含まれる場合があります。 コード幻覚の主な原因は XNUMX つあります。 

• タスク仕様の欠如: ソフトウェア コードを XNUMX つのステップで生成する場合、タスクの具体的な内容を定義しないと、ユーザー要件の分析や優先プログラミング言語の選択などのソフトウェア開発プロセスのタスクとして LLM が混乱してしまい、多くの場合、高レベルのプログラムには欠けている、ガイド付きの思考が提供されます。これらの LLM によって処理されるレベルのタスク。 
• 反対尋問の欠如 : 特に意思決定プロセスにおいて反対尋問が行われない場合、重大なリスクが生じます。 

ChatDev は、ウォーターフォール モデルを確立し、ソフトウェア開発プロセスを細心の注意を払って XNUMX つの主要なプロセスに分割するソフトウェア開発用の仮想化企業を設立することで、これらの問題を解決し、最先端の効果的なソフトウェア アプリケーションを作成する権限を備えた LLM を促進することを目指しています。ステージ、

1. デザイン。 
2. コーディング。 
3. テスト。 
4. ドキュメンテーション。 

これらの各段階では、コード プログラマーやテスターなどの仮想エージェントのチームがデプロイされ、対話を使用して相互に連携し、結果としてシームレスなワークフローが実現します。 さらに、ChatDev はファシリテーターとして機能するチャット チェーンを利用し、開発プロセスの各段階をアトミックなサブタスクに分割することで二重の役割を可能にし、開発者が効果的にコンテキストを認識したコミュニケーションを使用してソリューションの提案と検証を行うことができます。指定されたサブタスクを解決します。 チャット チェーンは複数のノードで構成されており、各ノードが特定のサブタスクを表します。これら XNUMX つの役割は、コンテキストを意識したマルチターンのディスカッションに参加して、ソリューションを提案するだけでなく検証します。 

このアプローチでは、ChatDev フレームワークはまずクライアントの要件を分析し、創造的なアイデアを生成し、プロトタイプ システムを設計および実装し、潜在的な問題を特定して対処し、魅力的なグラフィックを作成し、デバッグ情報を説明し、ユーザー マニュアルを生成します。 最後に、ChatDev フレームワークは、ソース コード、ユーザー マニュアル、および依存関係環境の仕様とともにソフトウェアをユーザーに提供します。 

ChatDev : アーキテクチャと動作

ChatDev について簡単に説明したので、Chat Chain から始まる ChatDev フレームワークのアーキテクチャと動作を見てみましょう。 

チャットチェーン

前のセクションで説明したように、ChatDev フレームワークは、ソフトウェア開発プロセスを設計、コーディング、テスト、ドキュメントを含む XNUMX つのフェーズに分割するウォーターフォール方式をソフトウェア開発に使用します。 これらの各フェーズは開発プロセスにおいて独自の役割を持っており、それらの間の効果的なコミュニケーションが必要であり、関与する個人を特定し、対話の順序を決定する際に潜在的な課題に直面する可能性があります。 

この問題に対処するために、ChatDev フレームワークは、各フェーズをサブアトミック チャットに分割する汎用アーキテクチャである Chat Chain を使用します。これらの各フェーズは、二重の役割を伴うタスク指向のロール プレイングに焦点を当てています。 チャットに必要な出力は、ターゲット ソフトウェアにとって重要なコンポーネントを形成し、開発プロセスに参加するエージェント間のコラボレーションと指示の交換の結果として達成されます。 中間タスク解決のためのチャット チェーン パラダイムを以下の図に示します。 

個々のチャットでは、インストラクターが最初に指示を開始し、次にタスクの完了に向けて対話を導きます。その間、アシスタントはインストラクターの指示に従い、理想的な解決策を提示し、実現可能性について議論します。ソリューションの。 その後、インストラクターとエージェントは、合意に達し、タスクが正常に完了したとみなされるまで、複数回の対話を繰り返します。 チェーンチェーンは、ユーザーに開発プロセスの透過的なビューを提供し、意思決定の経路を明らかにし、エラーが発生したときにデバッグする機会を提供します。これにより、エンドユーザーはエラーを分析および診断し、中間出力を検査し、必要に応じてプロセスに介入します。 チャット チェーンを組み込むことで、ChatDev フレームワークは、細かいスケールで特定のサブタスクに焦点を当てることができ、エージェント間の効果的なコラボレーションが促進されるだけでなく、必要な成果を迅速に達成することもできます。 

設計

設計段階では、ChatDev フレームワークは人間のクライアントからの入力として初期アイデアを必要とし、この段階では XNUMX つの事前定義された役割があります。 

1. CEO または最高経営責任者。 
2. CPO または最高製品責任者。 
3. CTO または最高技術責任者。 

次に、チャット チェーンが機能し、設計フェーズを、プログラミング言語 (CTO と CEO) およびターゲット ソフトウェアのモダリティ (CPO と CEO) を含む一連のサブアトミック チャット タスクに分割します。 設計段階には、役割の割り当てまたは役割の特化、メモリ ストリーム、および自己反映という XNUMX つの主要なメカニズムが含まれます。 

役割の割り当て

Chat Dev フレームワークの各エージェントには、ロールプレイング プロセス中に特別なメッセージまたは特別なプロンプトを使用して役割が割り当てられます。 他の会話言語モデルとは異なり、ChatDev フレームワークは、エージェント間のロールプレイング シナリオの開始のみに制限されています。 これらのプロンプトは、対話の前にエージェントに役割を割り当てるために使用されます。 

最初は、インストラクターが CEO の責任を引き受けて対話型の計画に取り組みますが、CPO の責任はタスクを実行し、必要な応答を提供するエージェントによって処理されます。 フレームワークでは「開始を促す」は、エージェントがその役割を効果的に果たせるように役割を特化するためのものです。 アシスタントとインストラクターのプロンプトは、指定された役割とタスク、終了基準、通信プロトコル、および無限ループ、有益でない応答、指示の冗長性などの望ましくない動作を防ぐことを目的としたいくつかの制約に関する重要な詳細で構成されます。 

メモリストリーム

メモリ ストリームは、ChatDev フレームワークで使用されるメカニズムで、エージェントの以前の対話の包括的な会話記録を維持し、発話を意識した方法でその後の意思決定プロセスを支援します。 ChatDev フレームワークは、プロンプトを使用して必要な通信プロトコルを確立します。 たとえば、関係者が合意に達した場合、次のような特定の書式要件を満たす終了メッセージが作成されます。 ：デスクトップアプリケーション」）。 指定された形式への準拠を保証するために、フレームワークは継続的に監視し、最終的には現在の対話が結論に達することを許可します。 

内省

ChatDev フレームワークの開発者は、関係する双方が相互合意に達したが、事前定義された通信プロトコルがトリガーされない状況を観察しました。 これらの問題に取り組むために、 ChatDev フレームワークには自己反映メカニズムが導入されています それは記憶の検索と抽出に役立ちます。 内省メカニズムを実装するために、ChatDev フレームワークは、「疑似自己」を新しい質問者として参加させることにより、新しくて新鮮なチャットを開始します。 「疑似自己」は、以前の対話と歴史的記録を分析し、現在のアシスタントに通知し、その後、次の図に示すように、決定的で行動に値する情報の概要を要求します。 

セルフヘルプ メカニズムの助けを借りて、ChatDev アシスタントは提案された決定を反映および分析することが奨励されます。 

コーディング

コーディングフェーズには、CTO、プログラマー、アートデザイナーという XNUMX つの事前定義された役割があります。通常どおり、チャット チェーン メカニズムにより、コードの生成 (プログラマーと CTO) や GUI の考案などの個々のサブアトミック タスクにコーディング フェーズが分割されます。またはグラフィカル ユーザー インターフェイス (プログラマおよびデザイナー)。 次に CTO は、マークダウン形式を使用してソフトウェア システムを実装するようにプログラマーに指示し、その後アート デザイナーが、従来のテキスト ベースのコマンドに依存するのではなく、グラフィカル アイコンを使用してユーザーと対話する、ユーザー フレンドリーでインタラクティブな GUI を提案します。 

コード管理

ChatDev フレームワークは、Python、Java、C++ などのオブジェクト指向プログラミング言語を使用して複雑なソフトウェア システムを処理します。これらのプログラミング言語のモジュール性により、トラブルシューティングだけでなく共同開発にも役立つ自己完結型オブジェクトの使用が可能になるためです。 、また、継承の概念を通じてオブジェクトを再利用することで、冗長性を削除するのにも役立ちます。 

思考の指示

従来の質問応答方法では、無関係な情報や不正確な情報が得られることが多く、特にコードを生成する場合、単純な指示を与えると LLM 幻覚につながる可能性があり、困難な問題になる可能性があります。 この問題に取り組むために、ChatDev フレームワークには、思考連鎖プロンプトからインスピレーションを引き出す「思考指示」メカニズムが導入されています。 「思考の指示」メカニズムは、順序的かつ組織的な方法でタスクを解決するのと同様に、指示に含まれる個々の問題解決の思考に明示的に対処します。 

テスト

最初の試行でエラーのないコードを書くことは、次のような課題だけではありません。 LLM、人間のプログラマーも同様であり、プログラマーは間違ったコードを完全に破棄するのではなく、コードを分析してエラーを特定し、修正します。 ChatDev フレームワークのテスト フェーズは、プログラマー、テスター、レビュー担当者の XNUMX つの役割に分かれています。 テスト プロセスは、さらに XNUMX つの連続したサブアトミック タスクに分割されます。 ピアレビューまたは静的デバッグ (レビューアーおよびプログラマー)、および システムテストまたは動的デバッグ (プログラマーおよびテスター)。 静的デバッグまたはピア レビューではソース コードを分析してエラーを特定しますが、動的デバッグまたはシステム テストでは、プログラマがインタプリタを使用して実行するさまざまなテストを通じてソフトウェアの実行を検証します。 動的デバッグは、アプリケーションを評価するためのブラックボックス テストに主に焦点を当てます。 

ドキュメンテーション

ChatDev フレームワークは、設計、コーディング、テストの各フェーズが完了すると、CEO、CTO、CPO、プログラマーという XNUMX 人のエージェントを雇用して、ソフトウェア プロジェクトのドキュメントを生成します。 ChatDev フレームワークは、LLM を使用して、コンテキスト内の例を含む数回のプロンプトを利用してドキュメントを生成します。 CTO はプログラマに、環境依存関係の構成手順を提供し、「依存関係要件.txt」のようなドキュメントを作成するように指示します。 同時に、要件とシステム設計が CEO から CPO に伝達され、製品のユーザー マニュアルが作成されます。 

結果

ソフトウェア統計

ChatDev フレームワークのパフォーマンスを分析するには、 開発者チームは、消費されたトークン、総対話ターン数、画像アセット、ソフトウェア ファイル、バージョン アップデートなどを含むいくつかの重要な指標に基づいて、フレームワークによって生成されたソフトウェア アプリケーションの統計分析を実行しました。その結果は次のとおりです。以下の表に示されています。 

継続時間分析

ChatDev のさまざまなリクエスト プロンプトに対するソフトウェアの制作時間を調べるために、開発者は期間分析も実施しました。さまざまなプロンプトに対する開発時間の差は、割り当てられたタスクの明確さと複雑さの違いを反映しています。結果は次の図に示されています。 。 

ケーススタディ

次の図は、ChatDev が五目並べゲームまたは五目並べゲームを開発していることを示しています。 

一番左の図は、GUI を使用せずにフレームワークによって作成された基本ソフトウェアを示しています。 明らかにわかるように、GUI のないアプリケーションでは対話機能が制限されており、ユーザーはコマンド ターミナルを介してのみこのゲームをプレイできます。 次の図は、GUI を使用して作成された、より視覚的に魅力的なゲームを示しています。これにより、ユーザー エクスペリエンスが向上し、ユーザーがより楽しめる魅力的なゲームプレイ環境の対話性が強化されています。 次に、デザイナー エージェントは、機能に影響を与えることなく、ゲームプレイの使いやすさと美しさをさらに向上させるために追加のグラフィックを作成します。 ただし、人間のユーザーがデザイナーが生成した画像に満足できない場合は、ChatDev フレームワークがソフトウェアを完成させた後で画像を置き換えることができます。 ChatDev フレームワークが提供する柔軟性により、画像を手動で置き換えることができるため、ユーザーはソフトウェアの機能に一切影響を与えることなく、好みに応じてアプリケーションをカスタマイズして対話性とユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。 

最終的な考え

この記事では、ChatDev について説明しました。 LLM または大規模言語モデル 開発プロセスの各段階で特殊なモデルの要件を排除することで、ソフトウェア開発分野に革命を起こすことを目的とした革新的なパラダイムに基づいています。 ChatDev フレームワークは、自然言語コミュニケーションを使用して LLM フレームワークの機能を活用し、主要なソフトウェア開発プロセスを統合および合理化することを目的としています。 ChatDev フレームワークは、チャット チェーン メカニズムを使用して、ソフトウェア開発プロセスを連続したサブアトミック タスクに分割することで、きめ細かいフォーカスを可能にし、サブアトミックなタスクごとに望ましい出力を促進します。