論文の概要: Code with Me or for Me? How Increasing AI Automation Transforms Developer Workflows
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08149v2
- Date: Sat, 13 Sep 2025 14:59:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-16 15:23:16.265156
- Title: Code with Me or for Me? How Increasing AI Automation Transforms Developer Workflows
- Title（参考訳）: 私か私かのコード?AI自動化が開発者ワークフローにどのように変換されるか
- Authors: Valerie Chen, Ameet Talwalkar, Robert Brennan, Graham Neubig,
- Abstract要約: 本研究は,コーディングエージェントと開発者インタラクションを制御した最初の研究である。
我々は,2つの主要な協調型およびエージェント型符号化アシスタントの評価を行った。
結果から,エージェントはコピロトを超える方法で開発者を支援することができることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.04362496037186
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Developers now have access to a growing array of increasingly autonomous AI tools for software development. While many studies examine copilots that provide chat assistance or code completions, evaluations of coding agents -- which can automatically write files and run code -- still rely on static benchmarks. We present the first controlled study of developer interactions with coding agents, characterizing how more autonomous AI tools affect productivity and experience. We evaluate two leading copilot and agentic coding assistants, recruiting participants who regularly use the former. Our results show agents can assist developers in ways that surpass copilots (e.g., completing tasks humans may not have accomplished) and reduce the effort required to finish tasks. Yet challenges remain for broader adoption, including ensuring users adequately understand agent behaviors. Our findings reveal how workflows shift with coding agents and how interactions differ from copilots, motivating recommendations for researchers and highlighting challenges in adopting agentic systems.
- Abstract（参考訳）: 今やデベロッパは、ソフトウェア開発のための、ますます自律的なAIツール群にアクセスできる。
多くの研究がチャットアシストやコード補完を提供するコピロを調べているが、自動でファイルを書き、コードを実行できるコーディングエージェントの評価は静的なベンチマークに依存している。
我々は、より自律的なAIツールが生産性や経験にどのように影響するかを特徴付ける、コーディングエージェントとの開発者インタラクションに関する最初の制御された研究を提示する。
本研究は,2つの指導的コーピロとエージェント的コーディングアシスタントを評価し,前者を定期的に使用する参加者を募集する。
その結果、エージェントは、コピロトを超える方法(例えば、人間が達成しなかったかもしれないタスクを完了させる)で開発者を支援し、タスクを完了させるのに必要な労力を減らすことができることがわかった。
しかし、エージェントの振る舞いを適切に理解することを含む、広く採用する上での課題は残る。
我々の研究結果は、ワークフローがコーディングエージェントとどのように変わるか、そして相互作用がコピロとどう異なるかを明らかにし、研究者の推薦を動機付け、エージェントシステムを採用する上での課題を強調した。
関連論文リスト
- A Human Centric Requirements Engineering Framework for Assessing Github Copilot Output [0.0]
GitHub Copilotは、これらのソフトウェアツールがヒューマンニーズにどう対処するかという、新たな課題を紹介している。
チャットインターフェースを通じて、GitHub Copilotのユーザとのインタラクションを分析しました。
これらの品質を評価するための明確なメトリクスを備えた、人間中心の要件フレームワークを確立しました。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-05T21:33:23Z) - The Rise of AI Teammates in Software Engineering (SE) 3.0: How Autonomous Coding Agents Are Reshaping Software Engineering [10.252332355171237]
本稿では,このようなエージェントが野生でどのように動作するかを示す最初の大規模データセットであるAIDevを紹介する。
AIDevは5つの主要なエージェントによる45万6000件以上のプルリクエストに対処し、ソフトウェア開発において自律的なチームメイトを研究するための前例のない経験的な基盤を提供する。
データセットには、PR、著者、レビュータイムライン、コード変更、統合結果に関する豊富な情報が含まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-20T15:15:58Z) - From Developer Pairs to AI Copilots: A Comparative Study on Knowledge Transfer [8.567835367628787]
AIコーディングアシスタントの台頭により、開発者は人間のパートナーだけでなく、AIペアプログラマーとも仕事をするようになる。
人・人・AI設定の知識伝達を解析するために,実験的検討を行った。
同様の頻度で知識伝達が成功し、両方の設定で話題カテゴリーが重複していることがわかりました。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-05T09:13:30Z) - R&D-Agent: Automating Data-Driven AI Solution Building Through LLM-Powered Automated Research, Development, and Evolution [60.80016554091364]
R&D-Agentは反復探索のための二重エージェントフレームワークである。
Researcherエージェントはパフォーマンスフィードバックを使用してアイデアを生成し、Developerエージェントはエラーフィードバックに基づいてコードを洗練する。
R&D-AgentはMLE-Benchで評価され、最高のパフォーマンスの機械学習エンジニアリングエージェントとして登場した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-20T06:07:00Z) - CowPilot: A Framework for Autonomous and Human-Agent Collaborative Web Navigation [70.3224918173672]
CowPilotは、自律的および人間とエージェントの協調的なWebナビゲーションをサポートするフレームワークである。
エージェントが次のステップを提案することによって、人間が実行しなければならないステップの数を減らすと同時に、ユーザが一時停止、拒否、代替アクションを取ることができる。
CowPilotは、Webサイト間でのデータ収集とエージェント評価のための便利なツールとして機能する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-28T00:56:53Z) - Towards Decoding Developer Cognition in the Age of AI Assistants [9.887133861477233]
本稿では,生理的計測(EEGとアイトラッキング)とインタラクションデータを組み合わせて,AI支援プログラミングツールの開発者による使用状況を調べるための制御された観察的研究を提案する。
私たちは、認知負荷とタスク完了時間を計測しながら、AIアシストの有無に関わらず、プログラムタスクを完了させるために、プロの開発者を募集します。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-05T23:25:21Z) - TheAgentCompany: Benchmarking LLM Agents on Consequential Real World Tasks [52.46737975742287]
我々は、デジタルワーカーと同じような方法で世界と対話するAIエージェントを評価するためのベンチマークであるTheAgentCompanyを紹介する。
最も競争力のあるエージェントは、タスクの30%を自律的に完了させることができる。
これは、実際の職場の設定でLMエージェントをシミュレートすることで、タスク自動化に関する微妙な絵を描く。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-18T18:55:40Z) - ChatCollab: Exploring Collaboration Between Humans and AI Agents in Software Teams [1.3967206132709542]
ChatCollabの斬新なアーキテクチャは、エージェント(人間またはAI)が任意の役割でコラボレーションに参加することを可能にする。
ソフトウェアエンジニアリングをケーススタディとして使用することで、私たちのAIエージェントが彼らの役割と責任をうまく特定できることが分かりました。
ソフトウェア開発のための従来の3つのマルチエージェントAIシステムに関連して、ChatCollab AIエージェントはインタラクティブなゲーム開発タスクにおいて、同等またはより良いソフトウェアを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-02T21:56:46Z) - Does Co-Development with AI Assistants Lead to More Maintainable Code? A Registered Report [6.7428644467224]
本研究は,AIアシスタントがソフトウェア保守性に与える影響を検討することを目的とする。
フェーズ1では、開発者はAIアシスタントの助けなしに、Javaプロジェクトに新しい機能を追加する。
ランダム化されたコントロールされた試行のフェーズ2では、さまざまな開発者がランダムフェーズ1プロジェクトを進化させ、AIアシスタントなしで作業する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-20T11:48:42Z) - OpenHands: An Open Platform for AI Software Developers as Generalist Agents [109.8507367518992]
私たちは、人間の開発者と同じような方法で世界と対話するAIエージェントを開発するためのプラットフォームであるOpenHandsを紹介します。
プラットフォームが新しいエージェントの実装を可能にし、コード実行のためのサンドボックス環境との安全なインタラクション、評価ベンチマークの導入について説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-23T17:50:43Z) - Generative AI for Pull Request Descriptions: Adoption, Impact, and
Developer Interventions [11.620351603683496]
GitHubのCopilot for Pull Requests (PR)は、PRに関連するさまざまな開発者タスクを自動化することを目的とした有望なサービスである。
本研究では,生成AIによって記述の一部が作成された18,256個のPRについて検討した。
われわれは、Copilot for PRは幼少期ではあるが、採用が著しく増加していることを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-14T06:20:57Z) - Experiential Co-Learning of Software-Developing Agents [83.34027623428096]
大規模言語モデル(LLM)は、特にソフトウェア開発において、様々な領域に大きな変化をもたらした。
本稿では,新しいLLM学習フレームワークであるExperiential Co-Learningを紹介する。
実験では、このフレームワークにより、エージェントは、目に見えないソフトウェア開発タスクをより効果的に対処できることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-28T13:50:42Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。