GoNoGo: An Efficient LLM-based Multi-Agent System for Streamlining Automotive Software Release Decision-Making
作者: Arsham Gholamzadeh Khoee, Yinan Yu, Robert Feldt, Andris Freimanis, Patrick Andersson Rhodin, Dhasarathy Parthasarathy
分类: cs.AI, cs.CL, cs.SE
发布日期: 2024-08-19 (更新: 2024-09-29)
💡 一句话要点
GoNoGo：高效的基于LLM的多智能体系统，用于简化汽车软件发布决策
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 多智能体系统 汽车软件发布 风险评估 自动化决策
📋 核心要点
- 汽车软件发布决策依赖人工分析测试数据，成本高且耗时，制约了软件迭代效率。
- GoNoGo利用LLM构建多智能体系统，针对汽车领域风险敏感特性进行定制，自动化决策流程。
- 实验表明，GoNoGo在工业实践数据上表现出色，可有效降低人工干预，加速软件发布。
📝 摘要（中文）
传统汽车软件部署决策依赖于人工分析表格化的软件测试数据，这种方法成本高、耗时，导致软件发布周期延迟。大型语言模型（LLM）为此提供了一个有前景的解决方案。然而，LLM的应用通常需要多轮人工驱动的提示工程，限制了其在工业界的实际部署，特别是对于需要可靠高效结果的工业终端用户。本文提出了GoNoGo，一个LLM智能体系统，旨在简化汽车软件部署，同时满足功能需求和实际工业约束。与以往系统不同，GoNoGo专门为领域特定和风险敏感的系统定制。我们使用来自工业实践的零样本和少样本示例，评估了GoNoGo在不同任务难度下的性能。结果表明，GoNoGo在3-shot示例下，对于难度等级2及以下的任务，成功率达到100%，并且即使对于更复杂的任务，也能保持高性能。我们发现GoNoGo有效地自动化了简单任务的决策，显著减少了人工干预的需求。总之，GoNoGo是一个高效且用户友好的基于LLM的解决方案，目前已应用于我们的工业合作伙伴公司，以辅助软件发布决策，支持风险敏感型车辆系统发布过程中更明智和及时的决策。
🔬 方法详解
问题定义：汽车软件发布决策需要综合考虑大量测试数据，传统方法依赖人工分析，效率低下且容易出错。现有方法的痛点在于人工成本高、决策周期长，难以适应快速迭代的软件开发需求。此外，风险敏感型车辆系统的决策需要高度的可靠性和安全性，人工决策难以保证一致性和准确性。
核心思路：GoNoGo的核心思路是利用LLM的强大推理能力和知识储备，构建一个多智能体系统，模拟专家进行软件发布决策。通过领域知识的注入和少样本学习，使LLM能够理解和分析复杂的测试数据，并根据预定义的规则和风险评估标准，自动做出Go/NoGo的决策。这种方法旨在减少人工干预，提高决策效率和准确性，同时保证风险敏感型系统的安全性。
技术框架：GoNoGo的整体架构包含以下几个主要模块：数据预处理模块，负责将原始测试数据转换为LLM可以理解的格式；LLM智能体模块，负责根据预处理后的数据进行推理和决策；规则引擎模块，负责执行预定义的规则和风险评估标准；决策输出模块，负责将LLM的决策结果以清晰易懂的方式呈现给用户。整个流程是：输入测试数据 -> 数据预处理 -> LLM智能体推理 -> 规则引擎验证 -> 输出决策结果。
关键创新：GoNoGo最重要的技术创新点在于其针对领域特定和风险敏感系统的定制化设计。与通用的LLM应用不同，GoNoGo通过领域知识的注入和规则引擎的集成，使其能够更好地理解汽车软件的复杂性和风险，从而做出更准确和可靠的决策。此外，GoNoGo的多智能体架构也使其能够并行处理多个任务，提高决策效率。
关键设计：GoNoGo的关键设计包括：1) 针对汽车软件测试数据的特定prompt设计，以提高LLM的理解能力；2) 基于领域知识的规则引擎，用于验证LLM的决策结果，确保安全性和可靠性；3) 可配置的风险评估参数，允许用户根据不同的风险偏好调整决策策略；4) 少样本学习策略，利用少量工业实践数据快速训练LLM，提高其在特定任务上的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
GoNoGo在工业实践数据上的实验结果表明，对于难度等级2及以下的任务，使用3-shot示例时，成功率达到100%。即使对于更复杂的任务，GoNoGo也能保持较高的性能。与传统的人工决策相比，GoNoGo能够显著减少人工干预，提高决策效率，并降低因人为错误导致的风险。这些结果表明，GoNoGo是一个高效且可靠的汽车软件发布决策解决方案。
🎯 应用场景
GoNoGo可应用于汽车软件的持续集成和持续交付（CI/CD）流程中，实现软件发布的自动化决策。该系统能够显著减少人工干预，提高软件发布效率，并降低因人为错误导致的风险。此外，GoNoGo还可以扩展到其他风险敏感型领域，如航空航天、医疗设备等，为这些领域的软件发布决策提供更智能、更可靠的解决方案。未来，GoNoGo有望与更多的软件开发工具集成，形成更完善的自动化测试和发布平台。
📄 摘要（原文）
Traditional methods for making software deployment decisions in the automotive industry typically rely on manual analysis of tabular software test data. These methods often lead to higher costs and delays in the software release cycle due to their labor-intensive nature. Large Language Models (LLMs) present a promising solution to these challenges. However, their application generally demands multiple rounds of human-driven prompt engineering, which limits their practical deployment, particularly for industrial end-users who need reliable and efficient results. In this paper, we propose GoNoGo, an LLM agent system designed to streamline automotive software deployment while meeting both functional requirements and practical industrial constraints. Unlike previous systems, GoNoGo is specifically tailored to address domain-specific and risk-sensitive systems. We evaluate GoNoGo's performance across different task difficulties using zero-shot and few-shot examples taken from industrial practice. Our results show that GoNoGo achieves a 100% success rate for tasks up to Level 2 difficulty with 3-shot examples, and maintains high performance even for more complex tasks. We find that GoNoGo effectively automates decision-making for simpler tasks, significantly reducing the need for manual intervention. In summary, GoNoGo represents an efficient and user-friendly LLM-based solution currently employed in our industrial partner's company to assist with software release decision-making, supporting more informed and timely decisions in the release process for risk-sensitive vehicle systems.