数据集概述
本数据集包含用于实现C3框架的源代码及扩展自SoftwareDev的70个软件任务数据集。C3框架集成集中式拍卖协作与去中心化通信感知竞争机制，解决多智能体LLM系统在复杂软件开发任务中的协作退化问题。
文件详解
- 源代码文件（位于C3文件夹）：
- auction.py：Python文件，含AuctionCoordinator类，用于评估智能体提案（基于新颖性、可执行性、多样性）并生成 peer feedback
- agent.py：Python文件，定义基础Agent类及专业角色（如Architect、Engineer），通过OpenAI Chat API生成/优化提案，含基于LLM质量评估的效用计算
- proposal_pool.py：Python文件，提供Proposal和ProposalPool类，管理提案提交与评估元数据，用于评分与优化循环
- sop_templates.py：Python文件，含标准化SOP模板，定义角色特定提案格式与评估标准
- metrics.py：Python文件，实现离线量化指标（TOE、ARR、FUS），评估智能体间动态
- dcc.py：Python文件，实现去中心化通信感知竞争（DCC）机制，智能体迭代观察并优化提案至收敛
- cab.py：Python文件，实现多阶段协作管道（Product Manager、Architect等角色），提案按结构化流程传递优化
- naive_isolated.py：Python文件，实现朴素竞争（独立生成提案+集中式拍卖选优）与孤立竞争（无沟通/反馈的基线）
- 数据集文件：
- Source Code and Data for ASE 207.zip：ZIP压缩包，含70个扩展自SoftwareDev的软件任务数据集
适用场景
- 多智能体系统研究：分析协作机制对LLM智能体任务表现的影响
- 软件开发自动化研究：探索智能体分工协作完成复杂软件任务的流程优化
- 竞争协作机制对比：对比C3框架与朴素/孤立竞争基线的性能差异
- 智能体动态评估：利用TOE、ARR等指标研究智能体间所有权、适应性及反馈利用效率
