【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，特别是涉及一种基于多智能体语言系统的代码生成方法、装置及设备。
技术介绍
1、代码生成是现代软件开发领域中的一个关键组成部分，促进了技术创新和快速原型开发。能够辅助软件开发人员通过减少手动编码的需求以及减少重复性和常规编程任务的疲劳和错误，从而实现提高生产效率。通过自动化代码生成，公司可以缩短开发周期，快速响应市场变化，减少开发成本。自动生成的代码减少了对高级开发人员的依赖，使初级开发人员也能有效地贡献复杂项目，从而优化了人力资源配置。随着大型语言模型的出现，推动了代码生成的发展。这些大语言模型通过对大量代码相关数据集的广泛预训练，来满足基础的代码生成需求。
2、现有方法仅能在简单的代码生成上进行处理，然而大语言模型的幻觉问题、计算资源消耗过大、在复杂代码生成任务上效果差的问题仍未得到解决。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高智能语言模型上代码生成能效的一种基于多智能体语言系统的代码生成方法、装置及设备。
2、一种基...
【技术保护点】
1.一种基于多智能体语言系统的代码生成方法，其特征在于，应用于多智能体语言系统，所述多智能体语言系统包括：服务器和智能体代理；所述智能体代理包括：计划工程师、代码编写代理、代码整合代理以及代码测试代理；
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取用户的代码生成任务，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述代码任务信息通过所述计划工程师根据所述代码生成任务的复杂程度以及语义理解结果进行拆解判断，以生成多个子代码任务，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述子代码任务经所述代码编写代理转化为python代...
【技术特征摘要】
1.一种基于多智能体语言系统的代码生成方法，其特征在于，应用于多智能体语言系统，所述多智能体语言系统包括：服务器和智能体代理；所述智能体代理包括：计划工程师、代码编写代理、代码整合代理以及代码测试代理；
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取用户的代码生成任务，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述代码任务信息通过所述计划工程师根据所述代码生成任务的复杂程度以及语义理解结果进行拆解判断，以生成多个子代码任务，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述子代码任务经所述代码编写代理转化为python代码序列后，通过所述代码整合代理整合所述python代码序列的子代码块为...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡志平，高珊，汤永灏，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。