本研究提出了一种结合软件工程与人工智能的模型驱动开发方法，专注于物联网领域。通过案例研究验证了该方法的有效性，并介绍了基于语义Web技术的框架，以支持TinyML模型与IoT设备的管理与复用。研究还探讨了机器学习平台的发展及其在工业物联网中的应用，展示了大型语言模型在软件开发中的潜力，推动了自动化软件开发的进步。

本文介绍了一种新方法AdaPlanner，通过闭环反馈改进语言模型的生成计划，提升复杂任务的决策性能。研究表明，该方法在多个环境中优于现有算法，结合经典规划与大型语言模型，提高了计划速度和执行成功率。此外，提出了新的基准数据集和多代理框架，验证了其有效性，推动了自动化软件开发和API集成的发展。