論文の概要: Towards Automated Governance: A DSL for Human-Agent Collaboration in Software Projects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.14465v1
- Date: Thu, 16 Oct 2025 09:05:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-17 21:15:14.79407
- Title: Towards Automated Governance: A DSL for Human-Agent Collaboration in Software Projects
- Title（参考訳）: ガバナンスの自動化に向けて - ソフトウェアプロジェクトにおける人間とエージェントのコラボレーションのためのDSL
- Authors: Adem Ait, Gwendal Jouneaux, Javier Luis Cánovas Izquierdo, Jordi Cabot,
- Abstract要約: ドメイン特化言語(DSL)は、エージェントを含む多様な利害関係者を含むシステムにおいて、リッチガバナンスポリシーを定義し、強制するように設計されています。
本稿では、エージェントを含む多種多様な利害関係者を含むシステムにおいて、リッチガバナンスポリシーを定義し、強制するために設計された新しいドメイン特化言語(DSL)のビジョンと基礎概念について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.429525414877047
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The stakeholders involved in software development are becoming increasingly diverse, with both human contributors from varied backgrounds and AI-powered agents collaborating together in the process. This situation presents unique governance challenges, particularly in Open-Source Software (OSS) projects, where explicit policies are often lacking or unclear. This paper presents the vision and foundational concepts for a novel Domain-Specific Language (DSL) designed to define and enforce rich governance policies in systems involving diverse stakeholders, including agents. This DSL offers a pathway towards more robust, adaptable, and ultimately automated governance, paving the way for more effective collaboration in software projects, especially OSS ones.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェア開発に関わるステークホルダは、さまざまなバックグラウンドを持つ人間コントリビュータと、その過程で協力するAIエージェントの両方によって、ますます多様化している。
この状況は、特にオープン・ソース・ソフトウェア(OSS)プロジェクトでは、明示的なポリシーが欠如している、あるいは不明瞭な、ユニークなガバナンス上の課題を呈している。
本稿では、エージェントを含む多種多様な利害関係者を含むシステムにおいて、リッチガバナンスポリシーを定義し、強制するために設計された新しいドメイン特化言語(DSL)のビジョンと基礎概念について述べる。
このDSLは、より堅牢で適応可能で、究極的には自動化されたガバナンスへの道を提供し、ソフトウェアプロジェクト、特にOSSプロジェクトにおけるより効果的なコラボレーションの道を開く。
関連論文リスト
- Advances and Innovations in the Multi-Agent Robotic System (MARS) Challenge [170.47383225329915]
スケーラブルで効率的で協調的なソリューションを実現するためには、マルチエージェントシステムフレームワークが不可欠になっています。
このシフトには,エージェント能力の向上,タスクデリゲートによるシステム効率の向上,高度なヒューマンエージェントインタラクションの実現という,3つの主要な要因がある。
本研究では,NurIPS 2025 Workshop on SpaVLEで開催されているマルチエージェントロボットシステム(MARS)チャレンジを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-26T17:56:19Z) - Towards autonomous normative multi-agent systems for Human-AI software engineering teams [12.30011041819647]
我々は,人間ライクな推論を可能にするため,信念,欲求,意図,記憶を備えたソフトウェア工学エージェントの新たなクラスを導入する。
これらのエージェントは人間や他のエージェントと協力して、現在のソフトウェア開発プロセスを超えて、スピード、信頼性、適応性のレベルを持つソフトウェアシステムを設計、実装、テスト、デプロイします。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-02T01:57:17Z) - A Viable Paradigm of Software Automation: Iterative End-to-End Automated Software Development [41.295627885484855]
本稿では、反復的なエンドツーエンド自動ソフトウェア開発パラダイムであるAutoSWのビジョンを示す。
分析計画-実装-デリバリループで動作し、人間のパートナーとしてのAIシステムが第一級アクターになる。
結果はAutoSWが実行可能なソフトウェアをうまく提供できることを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-19T09:57:49Z) - SEAgent: Self-Evolving Computer Use Agent with Autonomous Learning from Experience [71.82719117238307]
本稿では,コンピュータ利用エージェントが不慣れなソフトウェアとのインタラクションを通じて進化することを可能にするエージェント型自己進化フレームワークSEAgentを提案する。
我々は、OS-World内の5つの新しいソフトウェア環境におけるSEAgentの有効性を検証する。
当社のアプローチは,競合するオープンソースCUAに比べて,11.3%から34.5%という,23.2%の大幅な改善を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-06T17:58:46Z) - Agentic Web: Weaving the Next Web with AI Agents [109.13815627467514]
大規模言語モデル(LLM)を活用したAIエージェントの出現は、エージェントWebに対する重要な転換点である。
このパラダイムでは、エージェントが直接対話して、ユーザに代わって複雑なタスクを計画、コーディネート、実行します。
本稿では,エージェントWebの理解と構築のための構造化フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-28T17:58:12Z) - Co-Saving: Resource Aware Multi-Agent Collaboration for Software Development [65.94639060883475]
本稿では,リソースを意識したマルチエージェントシステムであるCo-Savingを提案する。
私たちの重要なイノベーションは、"ショートカット"の導入です。
最先端のMAS ChatDevと比較して,トークン使用量の平均50.85%の削減を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-28T02:23:53Z) - An Outlook on the Opportunities and Challenges of Multi-Agent AI Systems [32.48561526824382]
マルチエージェントAIシステム(MAS)は、内部生成モデルに基づいて対話、情報交換、意思決定を行う複数の自律エージェントで構成されている。
本稿では,MASを解析するための形式的枠組みについて概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-23T22:05:19Z) - Towards Agentic AI Networking in 6G: A Generative Foundation Model-as-Agent Approach [35.05793485239977]
本稿では,AIエージェント間のインタラクション,協調学習,知識伝達を支援する新しいフレームワークであるAgentNetを提案する。
本稿では,デジタルツイン方式の産業自動化とメタバース方式のインフォテインメントシステムという,2つの応用シナリオについて考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-20T00:48:44Z) - Position: Emergent Machina Sapiens Urge Rethinking Multi-Agent Paradigms [8.177915265718703]
AIエージェントは、目的を動的に調整する権限を持つべきだ、と私たちは主張する。
私たちは、これらのマルチエージェントAIシステムの創発的で、自己組織化され、コンテキストに配慮した性質へのシフトを呼びかけます。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-05T22:20:15Z) - Internet of Agents: Weaving a Web of Heterogeneous Agents for Collaborative Intelligence [79.5316642687565]
既存のマルチエージェントフレームワークは、多種多様なサードパーティエージェントの統合に苦慮することが多い。
我々はこれらの制限に対処する新しいフレームワークであるInternet of Agents (IoA)を提案する。
IoAはエージェント統合プロトコル、インスタントメッセージのようなアーキテクチャ設計、エージェントのチーム化と会話フロー制御のための動的メカニズムを導入している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-09T17:33:24Z) - Agent-Driven Automatic Software Improvement [55.2480439325792]
本提案は,Large Language Models (LLMs) を利用したエージェントの展開に着目して,革新的なソリューションの探求を目的とする。
継続的学習と適応を可能にするエージェントの反復的性質は、コード生成における一般的な課題を克服するのに役立ちます。
我々は,これらのシステムにおける反復的なフィードバックを用いて,エージェントの基盤となるLLMをさらに微調整し,自動化されたソフトウェア改善のタスクに整合性を持たせることを目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-24T15:45:22Z) - Making Software Development More Diverse and Inclusive: Key Themes, Challenges, and Future Directions [50.545824691484796]
ソフトウェア開発者の多様性と包摂性(SDDI)を改善するための課題と機会に関する6つのテーマを特定します。
4つのテーマの利点、害、今後の研究の方向性を特定します。
残りの2つのテーマ、人工知能とSDDIとAIとコンピュータサイエンスの教育について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-10T16:18:11Z) - Agreement Technologies for Coordination in Smart Cities [2.227417514684251]
合意技術は、スマートシティ領域における調整を達成するための適切な手段である。
本稿では,スマートシティにおけるコーディネーションを実現する上で,合意技術は適切な手段である,と論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-21T17:43:08Z) - ChatDev: Communicative Agents for Software Development [84.90400377131962]
ChatDevはチャットを利用したソフトウェア開発フレームワークで、特別なエージェントがコミュニケーション方法についてガイドされる。
これらのエージェントは、統一された言語ベースのコミュニケーションを通じて、設計、コーディング、テストフェーズに積極的に貢献する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-16T02:11:34Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。