在软件工程中使用AI代理的研究，特别关注这些代理如何处理模糊和未明确的用户指令

这篇指南探讨了在软件工程中使用AI代理的研究，特别关注这些代理如何处理模糊和未明确的用户指令。这项研究具有重要意义，因为它评估了AI模型在交互式代码生成环境中的表现，这是现代软件开发的关键方面。研究发现，虽然AI模型通常难以区分清晰和模糊的指令，但它们与用户互动以澄清未明确的输入会显著提高性能。这一发现强调了在复杂任务中实现更好结果的AI系统中互动性的重要性。该研究为当前AI代理的局限性提供了宝贵的见解，并建议了一种结构化方法来增强其处理模糊性的能力。这些内容对于对AI在软件工程中的作用感兴趣的专业人士和研究人员以及为实际应用不断改进这些技术的努力感兴趣的人士尤为重要。-人工智能代理正被用于基于模糊和未明确的用户指令自动化软件工程中的任务。 -做出假设而不提出澄清问题可能会导致次优结果、安全风险和资源浪费。 -该研究评估了LLM代理在编码生成设置中处理模糊指令的能力。 -评估的重点是三个关键步骤：利用交互性、检测分歧和提出有针对性的问题。 -模型很难区分明确和未明确的说明。 -与用户就未指定的输入进行交互可以提高性能，并突出有效交互的价值。 -该研究确定了当前模型在处理软件工程任务中的分歧方面的差距，并提出了有针对性的改进建议。