O recente avanço em Modelos de Linguagem Grande (LLMs) moldou um novo paradigma de agentes de IA, ou seja, agentes baseados em LLMs. Comparado aos LLMs autônomos, os agentes baseados em LLMs ampliam substancialmente a versatilidade e a expertise dos LLMs, aprimorando-os com as capacidades de perceber e utilizar recursos e ferramentas externas. Até hoje, os agentes baseados em LLMs foram aplicados e mostraram eficácia notável na Engenharia de Software (SE). A sinergia entre múltiplos agentes e a interação humana oferece novas promessas na resolução de problemas complexos da SE no mundo real. Neste trabalho, apresentamos uma revisão abrangente e sistemática sobre agentes baseados em LLMs para SE. Coletamos 124 artigos e os categorizamos a partir de duas perspectivas, ou seja, a perspectiva da SE e a perspectiva do agente. Além disso, discutimos desafios abertos e direções futuras neste domínio crítico. O repositório desta pesquisa está em https://github.com/FudanSELab/Agent4SE-Paper-List.
Liu et al. (Qui,) estudaram esta questão.