本稿では、大規模言語モデル（LLM）であるGPT4を使用したコード自動生成の難しさを解決するために、アジャイルモデルベース開発（AMDD）アプローチを提案します。 AMDDはUMLを使用してマルチエージェント無人車両艦隊（UVF）システムをモデル化し、Object Constraint Language（OCL）とFIPAオントロジー言語を統合してモデルのあいまいさを減らします。 GPT4を使用して生成されたJavaコードとPythonコードは、それぞれJADEフレームワークとPADEフレームワークと互換性があり、生成されたコードの動作とエージェント対話の改善を評価します。 OCLのみを使用したモデルとOCLとFIPAオントロジーの両方を使用したモデルで生成されたコードの複雑さを比較分析し、オントロジー制約がコードの複雑さを増やすが管理可能なレベルであることを示しています。
