一个持续更新的论文列表，系统整理了基于大型语言模型的软件工程代理研究成果，从软件工程和代理架构两个维度分类106篇相关论文。
一分钟了解#
这是一个关于"基于大型语言模型的软件工程代理：综述"论文的持续更新仓库。该项目收集并整理了106篇相关研究论文，从软件工程任务和代理架构两个视角进行分类。适合研究人员、软件开发者和AI工程师了解该领域最新进展。
核心价值：提供系统化整理的LLM-SE研究论文资源，帮助研究者快速掌握领域发展脉络。
快速上手#
安装难度：低 - 该项目仅包含论文列表和分类信息，无需安装，可直接访问使用
# 克隆仓库获取最新论文列表
git clone https://github.com/FudanSELab/Agent4SE-Paper-List.git
适合我的场景吗？
- ✅ 研究人员：需要系统了解LLM在软件工程领域应用最新进展
- ✅ 软件工程师：想了解AI辅助编程工具和方法的学术基础
- ✅ AI工程师：探索大型语言模型在专业领域的应用案例
- ❌ 寻找可直接使用的LLM工具的开发者：这是一个论文整理仓库，不是代码库
核心能力#
1. 系统化论文分类 - 按软件工程任务和代理架构分类#
- 从需求工程到代码生成、测试、调试等软件工程全生命周期任务进行分类
- 从代理框架、多代理系统和人机协作等代理架构视角进行组织 实际价值：帮助研究者快速定位感兴趣的研究方向，避免文献搜索的盲目性
2. 持续更新机制 - 保持与领域发展同步#
- 定期添加最新研究成果（如2024年11月新发布的编程驱动工作流研究）
- 按时间线清晰展示研究进展 实际价值：确保研究者能够获取该领域的最新研究动态，避免信息滞后
3. 结构化文献组织 - 双维度分类体系#
- 从软件工程(SE)和代理(Agent)两个交叉视角进行分类
- 每个分类下包含具体子方向（如代码生成下的多代理系统、测试驱动开发等） 实际价值：提供多角度的文献组织方式，促进跨领域研究和发现潜在联系
技术栈与集成#
开发语言：未明确说明（作为论文整理仓库，主要关注内容而非实现技术） 主要依赖：GitHub平台，Markdown格式 集成方式：知识库/参考文献，可直接引用或下载相关论文
维护状态#
- 开发活跃度：高 - 作为研究领域仍在快速发展的综述项目，保持更新
- 最近更新：2024年11月，持续添加最新研究成果
- 社区响应：良好 - 已获得学术界关注（GitHub星标系统）
文档与学习资源#
- 文档质量：综合 - 包含完整的论文分类和链接，但无详细教程
- 官方文档：GitHub仓库
- 示例代码：不适用（论文整理项目）