論文の概要: AI-Augmented CI/CD Pipelines: From Code Commit to Production with Autonomous Decisions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11867v1
- Date: Sat, 16 Aug 2025 01:51:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.423712
- Title: AI-Augmented CI/CD Pipelines: From Code Commit to Production with Autonomous Decisions
- Title（参考訳）: AIによるCI/CDパイプラインの強化 - コードコミットから自動決定による運用への移行
- Authors: Mohammad Baqar, Saba Naqvi, Rajat Khanda,
- Abstract要約: 我々は、大規模言語モデルと自律エージェントがポリシーに縛られたコパイロットとして機能するAI強化CI/CDパイプラインを提案する。
我々は、倫理、検証、監査可能性、妥当性への脅威について議論し、本番配送システムにおける検証可能な自律性に関するロードマップを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Modern software delivery has accelerated from quarterly releases to multiple deployments per day. While CI/CD tooling has matured, human decision points interpreting flaky tests, choosing rollback strategies, tuning feature flags, and deciding when to promote a canary remain major sources of latency and operational toil. We propose AI-Augmented CI/CD Pipelines, where large language models (LLMs) and autonomous agents act as policy-bounded co-pilots and progressively as decision makers. We contribute: (1) a reference architecture for embedding agentic decision points into CI/CD, (2) a decision taxonomy and policy-as-code guardrail pattern, (3) a trust-tier framework for staged autonomy, (4) an evaluation methodology using DevOps Research and Assessment ( DORA) metrics and AI-specific indicators, and (5) a detailed industrial-style case study migrating a React 19 microservice to an AI-augmented pipeline. We discuss ethics, verification, auditability, and threats to validity, and chart a roadmap for verifiable autonomy in production delivery systems.
- Abstract（参考訳）: 現代のソフトウェアデリバリは、四半期リリースから1日に複数のデプロイメントへと加速しています。
CI/CDツーリングが成熟する一方で、不安定なテストの解釈、ロールバック戦略の選択、フィーチャーフラグのチューニング、カナリアのプロモートの決定といった人的決定ポイントは、レイテンシと運用上の障害の主要なソースとして残っています。
我々は、大規模言語モデル(LLM)と自律エージェントがポリシバウンドのコパイロットとして機能し、意思決定者として徐々に機能するAI強化CI/CDパイプラインを提案する。
1)エージェント決定ポイントをCI/CDに組み込むリファレンスアーキテクチャ,(2)決定分類とポリシ・アズ・コードガードレールパターン,(3)ステージド自律性のための信頼層フレームワーク,(4)DevOpsリサーチ・アセスメント(DORA)メトリクスとAI固有の指標を用いた評価方法論,(5)React 19マイクロサービスをAI拡張パイプラインに移行するための詳細な産業スタイルのケーススタディ。
我々は、倫理、検証、監査可能性、妥当性への脅威について議論し、本番配送システムにおける検証可能な自律性に関するロードマップを示す。
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