2026-03-08T03:38:11Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00239251 2025-01-19T08:20:50Z 6164:6165:6522:11751

LLMを用いたソフトウェア工学エージェントに対するパーソナリティの影響の初期調査 友池, 真輝 石本, 優太 近藤, 将成 鵜林, 尚靖 亀井, 靖高 大規模言語モデル 近年，大規模言語モデル（LLM）に関する技術が発展しており，エージェント技術へ応用しようと試みられている．ソフトウェア開発の分野でも，MetaGPT が提案されている．MetaGPT は，異なる役割をもった，LLM のエージェントによってソフトウェア開発をおこない，最終的にコードを生成する．また，ソフトウェア開発をはじめとするチームにおける協働におけるパーソナリティの影響を調べる研究がある．例えば，チームでのソフトウェア開発において，性格因子の外向性とソフトウェア製品の品質との間に有意な正の相関を認めた研究がある．MetaGPT でもエージェント間で協力してタスクをおこなうことから，エージェントのパーソナリティがパフォーマンスに影響を与えると考えたためソフトウェア開発分野のマルチエージェントシステムを対象として研究をおこなうことにした．MetaGPT のエージェントに対してパーソナリティを付与してコードテストの通過率，およびコードのドキュメントに変化があるのかについての初期的な調査の結果を報告する． conference paper 情報処理学会 2024-09-10 application/pdf ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2024論文集 2024 123 129 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/239251/files/IPSJ-SES2024023.pdf jpn