論文の概要: Past, Present and Future: Exploring Adaptive AI in Software Development Bots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10822v1
- Date: Mon, 14 Jul 2025 21:40:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-16 19:46:02.89722
- Title: Past, Present and Future: Exploring Adaptive AI in Software Development Bots
- Title（参考訳）: 過去、現在、未来 - ソフトウェア開発ボットにおける適応型AIの探求
- Authors: Omar Elsisi, Glaucia Melo,
- Abstract要約: 本稿では,適応型AIを用いた対話エージェントのソフトウェア開発における役割について検討する。
これらのツールが、単純なクエリベースのシステムから、GitHub CopilotやMicrosoft Teamsボットといった高度なAI駆動ソリューションへと、どのように進化してきたかを検討します。
この研究は、これらのシステムの利点と限界を評価し、データプライバシや倫理的問題といった問題に対処し、この分野における将来の利用に関する洞察を提供することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2228025627337864
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Conversational agents, such as chatbots and virtual assistants, have become essential in software development, boosting productivity, collaboration, and automating various tasks. This paper examines the role of adaptive AI-powered conversational agents in software development, highlighting their ability to offer dynamic, context-aware assistance to developers. Unlike traditional rule-based systems, adaptive AI agents use machine learning and natural language processing to learn from interactions and improve over time, providing more personalized and responsive help. We look at how these tools have evolved from simple query-based systems to advanced AI-driven solutions like GitHub Copilot and Microsoft Teams bots. We also explore the challenges of integrating adaptive AI into software development processes. The study aims to assess the benefits and limitations of these systems, address concerns like data privacy and ethical issues, and offer insights into their future use in the field. Ultimately, adaptive AI chatbots have great potential to revolutionize software development by delivering real-time, customized support and enhancing the efficiency of development cycles.
- Abstract（参考訳）: チャットボットや仮想アシスタントといった会話エージェントは、ソフトウェア開発、生産性の向上、コラボレーション、さまざまなタスクの自動化に欠かせない存在になっている。
本稿では,ソフトウェア開発における適応型AIによる対話エージェントの役割について検討し,動的コンテキスト認識型支援を開発者に提供できることを強調した。
従来のルールベースのシステムとは異なり、適応型AIエージェントは機械学習と自然言語処理を使用してインタラクションから学び、時間とともに改善し、よりパーソナライズされ応答性のある支援を提供する。
これらのツールが、単純なクエリベースのシステムから、GitHub CopilotやMicrosoft Teamsボットといった高度なAI駆動ソリューションへと、どのように進化してきたかを検討します。
また、アダプティブAIをソフトウェア開発プロセスに統合する際の課題についても検討する。
この研究は、これらのシステムの利点と限界を評価し、データプライバシや倫理的問題といった問題に対処し、この分野における将来の利用に関する洞察を提供することを目的としている。
究極的には、適応型AIチャットボットは、リアルタイムでカスタマイズされたサポートを提供し、開発サイクルの効率を高めることによって、ソフトウェア開発に革命をもたらす大きな可能性を秘めている。
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