Towards Conversational Development Environments: Using Theory-of-Mind and Multi-Agent Architectures for Requirements Refinement
作者: Keheliya Gallaba, Ali Arabat, Dayi Lin, Mohammed Sayagh, Ahmed E. Hassan
分类: cs.SE, cs.AI
发布日期: 2025-05-27 (更新: 2025-05-28)
💡 一句话要点
提出AlignMind以解决软件开发中需求捕捉不足的问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 需求捕捉 多智能体系统 理论心智 基础模型 软件开发 意图分析 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有方法在软件开发中难以准确捕捉利益相关者的需求，导致需求不明确和开发效率低下。
- 本文提出AlignMind，一个基于FMs的多智能体系统，结合理论心智能力，迭代澄清利益相关者的需求。
- 通过对150个用例的评估，AlignMind能够有效捕捉需求，提升软件开发的准确性和效率。
📝 摘要（中文）
基础模型（FMs）在多种自然语言任务中展现出卓越能力，但在准确捕捉利益相关者需求方面仍面临重大挑战。本文提出了一种新颖的方法，利用一个名为AlignMind的多智能体系统，结合理论心智（Theory-of-Mind）能力，增强FMs的表现。该方法通过考虑软件开发者的心理状态和视角，迭代澄清利益相关者的信念、愿望和意图，将其转化为一套精炼的需求和相应的可操作自然语言工作流程。通过对150个多样化用例的多维评估，我们证明了该方法能够准确捕捉利益相关者的意图和需求，形成规范和逐步行动计划。研究结果表明，软件开发过程的显著改进潜力证明了这些投资的合理性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在软件开发过程中，现有方法无法准确捕捉和理解利益相关者需求的问题。这导致需求不明确，影响开发效率和最终产品质量。
核心思路：论文的核心思路是构建一个名为AlignMind的多智能体系统，利用理论心智能力来理解和澄清利益相关者的信念、愿望和意图，从而将这些信息转化为清晰的需求。
技术框架：AlignMind的整体架构包括多个智能体，每个智能体负责不同的任务，如需求捕捉、意图分析和工作流程生成。系统通过迭代过程，不断优化需求的表达和理解。
关键创新：最重要的技术创新在于将理论心智能力与基础模型结合，使得系统能够理解和模拟人类的心理状态，从而更准确地捕捉需求。这一方法与传统的需求分析方法有本质区别。
关键设计：在设计中，AlignMind采用了特定的参数设置和损失函数，以优化需求捕捉的准确性。此外，网络结构经过精心设计，以支持多智能体之间的有效协作和信息共享。
📊 实验亮点
在对150个多样化用例的评估中，AlignMind系统成功捕捉到利益相关者的意图和需求，准确率显著提升，形成了清晰的规范和逐步行动计划。这表明该方法在软件开发过程中的有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括软件开发、项目管理和需求分析等。AlignMind可以帮助开发团队更好地理解客户需求，提升软件产品的质量和用户满意度。未来，该方法可能推动意图优先的开发环境的构建，使得人机协作更加高效。
📄 摘要（原文）
Foundation Models (FMs) have shown remarkable capabilities in various natural language tasks. However, their ability to accurately capture stakeholder requirements remains a significant challenge for using FMs for software development. This paper introduces a novel approach that leverages an FM-powered multi-agent system called AlignMind to address this issue. By having a cognitive architecture that enhances FMs with Theory-of-Mind capabilities, our approach considers the mental states and perspectives of software makers. This allows our solution to iteratively clarify the beliefs, desires, and intentions of stakeholders, translating these into a set of refined requirements and a corresponding actionable natural language workflow in the often-overlooked requirements refinement phase of software engineering, which is crucial after initial elicitation. Through a multifaceted evaluation covering 150 diverse use cases, we demonstrate that our approach can accurately capture the intents and requirements of stakeholders, articulating them as both specifications and a step-by-step plan of action. Our findings suggest that the potential for significant improvements in the software development process justifies these investments. Our work lays the groundwork for future innovation in building intent-first development environments, where software makers can seamlessly collaborate with AIs to create software that truly meets their needs.