Sistema para revisão sistemática da literatura usando múltiplos agentes de IA: Conceito e uma avaliação empírica

As Revisões Sistemáticas da Literatura (RSLs) tornaram-se a base de estudos baseados em evidências, permitindo que os pesquisadores identifiquem, classifiquem e combine estudos existentes com base em perguntas de pesquisa específicas. A realização de uma RSL é amplamente um processo manual. Nos últimos anos, os pesquisadores fizeram progressos significativos na automação de certas fases do processo de RSL, visando reduzir o esforço e o tempo necessários para realizar RSLs de alta qualidade. No entanto, ainda há uma falta de modelos baseados em agentes de IA que automatizem todo o processo de RSL. Para esse fim, introduzimos um novo modelo de múltiplos agentes de IA projetado para automatizar completamente o processo de realização de uma RSL. Ao utilizar as capacidades dos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), nosso modelo proposto agiliza o processo de revisão, aprimorando a eficiência e a precisão. O modelo opera através de uma interface amigável onde os pesquisadores inserem seu tópico e, em resposta, o modelo gera uma string de busca usada para recuperar artigos acadêmicos relevantes. Subsequentemente, um processo de filtragem inclusivo e exclusivo é aplicado, focando em títulos relevantes para a área de pesquisa específica. O modelo então resume autonomamente os resumos desses artigos, mantendo apenas aqueles diretamente relacionados ao campo de estudo. Na fase final, o modelo realiza uma análise detalhada dos artigos selecionados em relação a perguntas de pesquisa pré-definidas. Também avaliamos o modelo proposto compartilhando-o com dez pesquisadores competentes em engenharia de software para testes e análise. Os pesquisadores expressaram forte satisfação com o modelo proposto e forneceram feedback para melhorias adicionais. O código deste projeto pode ser encontrado no repositório do GitHub em https://github.com/GPT-Laboratory/SLR-automation.