GateLens：增强推理的汽车软件发布分析 LLM 代理
本研究针对在汽车系统等安全关键领域中，软件发布决策的可靠性和有效性不足的问题，提出了一种新的分析工具 GateLens。GateLens 通过将自然语言查询转换为关系代数表达式，生成优化的 Python 代码，显著提高了分析效率和准确性，减少了超过80%的分析时间，并在复杂查询中展现了更强的鲁棒性。这项工作不仅提升了软件发布的决策质量，同时也为将 AI 集成到关键工作流程提供了实践指导。
本研究提出了分析工具GateLens，旨在提高汽车系统等安全关键领域软件发布决策的可靠性与有效性。GateLens通过将自然语言查询转化为关系代数表达式，生成优化的Python代码，显著提升分析效率，减少80%以上的时间，并增强复杂查询的鲁棒性，为软件发布决策质量和AI集成提供了实践指导。
