論文の概要: app.build: A Production Framework for Scaling Agentic Prompt-to-App Generation with Environment Scaffolding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03310v1
• Date: Wed, 03 Sep 2025 13:41:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 21:40:46.532498
• Title: app.build: A Production Framework for Scaling Agentic Prompt-to-App Generation with Environment Scaffolding
• Title（参考訳）: app.build: 環境負荷によるエージェントprompt-to-App生成のスケーリングのための生産フレームワーク
• Authors: Evgenii Kniazev, Arseny Kravchenko, Igor Rekun, James Broadhead, Nikita Shamgunov, Pranav Sah, Pratik Nichite, Ivan Yamshchikov,
• Abstract要約: 我々は,LLMベースのアプリケーション生成を改善するオープンソースフレームワークであるapp.buildについて,体系的な検証と構造化環境を通じて紹介する。 このアプローチでは,3つの参照スタックにまたがって実装された多層検証パイプライン,スタック固有のオーケストレーション,モデルに依存しないアーキテクチャを組み合わせる。 本研究では, 包括的検証が73.3%, 30%が完全品質を達成し, オープンウェイトモデルが80.8%のクローズドモデル性能を達成していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.09198412216120845
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present app.build (https://github.com/appdotbuild/agent/), an open-source framework that improves LLM-based application generation through systematic validation and structured environments. Our approach combines multi-layered validation pipelines, stack-specific orchestration, and model-agnostic architecture, implemented across three reference stacks. Through evaluation on 30 generation tasks, we demonstrate that comprehensive validation achieves 73.3% viability rate with 30% reaching perfect quality scores, while open-weights models achieve 80.8% of closed-model performance when provided structured environments. The open-source framework has been adopted by the community, with over 3,000 applications generated to date. This work demonstrates that scaling reliable AI agents requires scaling environments, not just models -- providing empirical insights and complete reference implementations for production-oriented agent systems.
• Abstract（参考訳）: App.build(https://github.com/appdotbuild/agent/)は,LLMベースのアプリケーション生成を改善するオープンソースフレームワークである。 このアプローチでは,3つの参照スタックにまたがって実装された多層検証パイプライン,スタック固有のオーケストレーション,モデルに依存しないアーキテクチャを組み合わせる。 提案手法は,30生成タスクの総合的検証が73.3%,完全品質スコアが30%,オープンウェイトモデルが80.8%のクローズドモデル性能を実現していることを示す。 オープンソースフレームワークはコミュニティによって採用され、これまでに3,000以上のアプリケーションが作成された。 この研究は、信頼性の高いAIエージェントのスケーリングには、モデルだけでなく、スケーリング環境が必要であることを実証している。

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