論文の概要: AI Agentic Programming: A Survey of Techniques, Challenges, and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11126v1
• Date: Fri, 15 Aug 2025 00:14:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-18 14:51:23.699069
• Title: AI Agentic Programming: A Survey of Techniques, Challenges, and Opportunities
• Title（参考訳）: AIエージェントプログラミング - テクニック,課題,機会の調査
• Authors: Huanting Wang, Jingzhi Gong, Huawei Zhang, Zheng Wang,
• Abstract要約: AIエージェントプログラミングは、大規模言語モデル(LLM)が外部ツールを自律的に計画し、実行し、相互作用する新興パラダイムである。 この調査はAIエージェントプログラミングの総合的かつタイムリーなレビューを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.678921535956218
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI agentic programming is an emerging paradigm in which large language models (LLMs) autonomously plan, execute, and interact with external tools like compilers, debuggers, and version control systems to iteratively perform complex software development tasks. Unlike conventional code generation tools, agentic systems are capable of decomposing high-level goals, coordinating multi-step processes, and adapting their behavior based on intermediate feedback. These capabilities are transforming the software development practice. As this emerging field evolves rapidly, there is a need to define its scope, consolidate its technical foundations, and identify open research challenges. This survey provides a comprehensive and timely review of AI agentic programming. We introduce a taxonomy of agent behaviors and system architectures, and examine core techniques including planning, memory and context management, tool integration, and execution monitoring. We also analyze existing benchmarks and evaluation methodologies used to assess coding agent performance. Our study identifies several key challenges, including limitations in handling long context, a lack of persistent memory across tasks, and concerns around safety, alignment with user intent, and collaboration with human developers. We discuss emerging opportunities to improve the reliability, adaptability, and transparency of agentic systems. By synthesizing recent advances and outlining future directions, this survey aims to provide a foundation for research and development in building the next generation of intelligent and trustworthy AI coding agents.
• Abstract（参考訳）: AIエージェントプログラミングは、大規模言語モデル(LLM)が、複雑なソフトウェア開発タスクを反復的に実行するために、コンパイラ、デバッガ、バージョン管理システムなどの外部ツールを自律的に計画、実行、操作する、新たなパラダイムである。 従来のコード生成ツールとは異なり、エージェントシステムはハイレベルな目標を分解し、マルチステップのプロセスをコーディネートし、中間的なフィードバックに基づいてそれらの振る舞いを適応させることができる。 これらの能力は、ソフトウェア開発のプラクティスを変えています。 この新興分野が急速に発展していくにつれて、その範囲を定義し、技術基盤を固め、オープンな研究課題を特定する必要がある。 この調査はAIエージェントプログラミングの総合的かつタイムリーなレビューを提供する。 エージェントの動作とシステムアーキテクチャの分類を導入し,計画,メモリ,コンテキスト管理,ツール統合,実行監視といったコア技術について検討する。 また,符号化エージェントの性能評価に使用される既存のベンチマークや評価手法も分析する。 私たちの研究は、長いコンテキストを扱う際の制限、タスク間の永続的なメモリ不足、安全性に関する懸念、ユーザの意図との整合性、人間開発者とのコラボレーションなど、いくつかの重要な課題を特定します。 エージェントシステムの信頼性、適応性、透明性を改善するための新たな機会について論じる。 この調査は、最近の進歩を合成し、今後の方向性を概説することによって、次世代のインテリジェントで信頼性の高いAIコーディングエージェントを構築するための研究と開発のための基盤を提供することを目的としている。

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