Generování kódu z textového popisu funkcionality

Abstract

Tato práce se zabývá vývojem multiagentního systému pro generování kódu na základě vstupního dotazu uživatele. Systém umožňuje uživateli personalizovat výstup pomocí zpětné vazby. Pro generování i opravu kódu jsou využity velké jazykové modely založené na architektuře Transformer. Přestože výsledný multiagentní systém není přímým konkurentem moderních komerčních řešení, jako je GPT-4o, demonstruje přínos agentní spolupráce a možnosti využití vlastních modelů.

This thesis focuses on the development of a multi-agent system for code generation based on user input. The system enables output personalization through user feedback. Large language models based on the Transformer architecture are used for both code generation and correction. While the resulting multi-agent system is not a direct competitor to modern commercial solutions such as GPT-4o, it demonstrates the benefits of agent collaboration and the potential of leveraging custom models.