論文の概要: AI Agentic Programming: A Survey of Techniques, Challenges, and Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11126v2
- Date: Mon, 15 Sep 2025 13:59:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-16 15:23:16.325282
- 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, Jie Xu, Zheng Wang,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)ベースのコーディングエージェントは、コンパイラ、デバッガ、バージョン管理システムなどのツールを自律的に計画し、実行し、操作する。
従来のコード生成とは異なり、これらのエージェントは目標を分解し、多段階プロセスをコーディネートし、フィードバックに基づいて適応し、ソフトウェア開発のプラクティスを再構築する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.086360127362815
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: AI agentic programming is an emerging paradigm where large language model (LLM)-based coding agents autonomously plan, execute, and interact with tools such as compilers, debuggers, and version control systems. Unlike conventional code generation, these agents decompose goals, coordinate multi-step processes, and adapt based on feedback, reshaping software development practices. This survey provides a timely review of the field, introducing a taxonomy of agent behaviors and system architectures and examining relevant techniques for planning, context management, tool integration, execution monitoring, and benchmarking datasets. We highlight challenges of this fast-moving field and discuss opportunities for building reliable, transparent, and collaborative 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)ベースのコーディングエージェントが,コンパイラやデバッガ,バージョン管理システムなどの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。
従来のコード生成とは異なり、これらのエージェントは目標を分解し、多段階プロセスをコーディネートし、フィードバックに基づいて適応し、ソフトウェア開発のプラクティスを再構築する。
この調査は、エージェントの振る舞いとシステムアーキテクチャの分類を導入し、計画、コンテキスト管理、ツール統合、実行監視、ベンチマークデータセットに関する関連技術を調べ、この分野のタイムリーなレビューを提供する。
我々は、この速い動きの分野の課題を強調し、信頼性があり透明で協調的なコーディングエージェントを構築する機会について議論する。
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