Hive communication: dalla comunicazione tra agenti alla generazione di codice = Hive communication: from agent communication to code generation

Il sempre più dilagante impiego di sistemi basati su agenti LLM ha mostrato le limitazioni del fornire tutte le istruzioni ad un singolo agente. Si è dunque trovato necessario suddividere le istruzioni in modo da creare diversi agenti specifici così da migliorare la generazione dei singoli. Conseguentemente, è risultato necessario trovare una strategia per orchestrare le comunicazioni tra i nuovi agenti in modo da completare il compito complessivo. Questo studio di Tesi Magistrale, in collaborazione con Iriscube Reply, si pone l’obiettivo principale di esplorare gli strumenti già disponibili che permettono la comunicazione tra agenti, fornirne un’implementazione che risolva i principali problemi presenti e che rimanga il più flessibile possibile per poter coprire tutti i principali pattern di collaborazione. Questa implementazione prende il nome di Hive e si va ad amalgamare all’interno del framework di creazione di agenti già presente in azienda. Inoltre, la comunicazione viene poi impiegata per orchestrare un sistema di generazione di codice. Affinché la generazione sia contestualizzata al progetto in fase di sviluppo, viene implementato un sistema di tipo RAG in modo da memorizzare il codice già prodotto al suo interno per renderlo disponibile nel contesto di generazione quando questi sia necessario. Così facendo risulta possibile sfruttare la richiesta dell’utente per il recupero delle informazioni, in modo da arricchire il contesto e generare nuovo codice sfruttando quello già esistente. Il nuovo sistema di comunicazione viene testato per valutarne la solidità e l’affidabilità nelle fasi di generazione e dell’effettiva comunicazione. Inoltre il sistema di recupero delle informazioni, nel sistema di tipo RAG, viene controllato per stimare la validità del codice restituito a seguito della richiesta. Infine, è stata provata, all'interno di diversi diversi progetti, anche la generazione di nuovo codice, sfruttando le informazioni recuperate. In conclusione, questa tesi propone un’innovativa struttura per la messa in comunicazione di agenti basati su LLM. Sottolinea la potenzialità dell’impiego di diversi agenti per la generazione di codice e, attraverso l’impiego di sistemi RAG con accesso a codice personale, si rende possibile sfruttare il codice già esistente per rendere la generazione più su misura del progetto per cui si sta eseguendo lo sviluppo.