TraceDev：用于需求到代码开发的可追溯性驱动的多代理框架

在现代软件开发中，大语言模型（LLM）的快速进步使得自然语言需求（NLR）端到端转换为可执行的存储库级代码变得越来越可行。然而，现有的方法通常依赖于简化的指令（例如单句描述），无法反映复杂的软件开发场景。此外，它们缺乏明确的需求可追溯机制，使得很难根据原始需求精确对齐和验证生成的代码。为了解决这些限制，我们提出了 TraceDev，这是一种基于包含多个功能点和复杂语义的用例的自动化软件开发多代理框架。 TraceDev 使用五个特定于角色的代理，包括需求细化者、设计者、开发者、测试者和验证者。值得注意的是，验证器代理构建并维护一个异构可追溯性图，该图链接了需求、设计模型和代码工件，以便与前面的四个代理交互。可追溯性图保持各种工件之间的一致性，并充当高效内存管理的结构化上下文，支持可靠的存储库级代码生成。我们在两个广泛使用的数据集（包括 125 个用例）上评估 TraceDev，并与两种最先进的方法进行比较。在 ETOUR 数据集上，TraceDev 的成功率达到 53.63%，比基线方法高出 186.63%。在 SMOS 数据集上也观察到类似的趋势，其中 TraceDev 的成功率达到 56.82%，比基线方法高出 340.80%。这些结果证明了 TraceDev 在根据需求生成存储库级代码方面的有效性。