論文の概要: Context Engineering for AI Agents in Open-Source Software
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.21413v2
- Date: Mon, 27 Oct 2025 08:53:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-28 13:14:10.646541
- Title: Context Engineering for AI Agents in Open-Source Software
- Title（参考訳）: オープンソースソフトウェアにおけるAIエージェントのコンテキストエンジニアリング
- Authors: Seyedmoein Mohsenimofidi, Matthias Galster, Christoph Treude, Sebastian Baltes,
- Abstract要約: GenAIベースのコーディングアシスタントは、ソフトウェア開発を混乱させた。
彼らの次の世代はエージェントベースで、より自律的で、潜在的には人間の監視なしで活動する。
ひとつの課題は、AIエージェントに対して、彼らが運用するソフトウェアプロジェクトに関する十分なコンテキストを提供することだ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.236926479239754
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: GenAI-based coding assistants have disrupted software development. Their next generation is agent-based, operating with more autonomy and potentially without human oversight. One challenge is to provide AI agents with sufficient context about the software projects they operate in. Like humans, AI agents require contextual information to develop solutions that are in line with the target architecture, interface specifications, coding guidelines, standard workflows, and other project-specific policies. Popular AI agents for software development (e.g., Claude Code) advocate for maintaining tool-specific version-controlled Markdown files that cover aspects such as the project structure, building and testing, or code style. The content of these files is automatically added to each prompt. AGENTS$.$md has emerged as a potential standard that consolidates tool-specific formats. However, little is known about whether and how developers adopt this format. Therefore, in this paper, we present the results of a preliminary study investigating the adoption of AI configuration files in 466 open-source software projects, what information developers provide in these files, how they present that information, and how the files evolve over time. Our findings indicate that there is no established structure yet, and that there is a lot of variation in terms of how context is provided (descriptive, prescriptive, prohibitive, explanatory, conditional). We see great potential in studying which modifications in structure or presentation can positively affect the quality of the generated content. Finally, our analysis of commits modifying AGENTS$.$md files provides first insights into how projects continuously extend and maintain these files. We conclude the paper by outlining how the adoption of AI configuration files provides a unique opportunity to study real-world prompt and context engineering.
- Abstract（参考訳）: GenAIベースのコーディングアシスタントは、ソフトウェア開発を混乱させた。
彼らの次の世代はエージェントベースで、より自律的で、潜在的には人間の監視なしで活動する。
ひとつの課題は、AIエージェントに対して、彼らが運用するソフトウェアプロジェクトに関する十分なコンテキストを提供することだ。
人間と同様に、AIエージェントは、ターゲットアーキテクチャ、インターフェース仕様、コーディングガイドライン、標準ワークフロー、その他のプロジェクト固有のポリシーに沿ったソリューションを開発するために、コンテキスト情報を必要とする。
ソフトウェア開発のための一般的なAIエージェント(Claude Codeなど)は、プロジェクト構造、ビルドとテスト、コードスタイルなどの側面をカバーするツール固有のバージョン管理されたMarkdownファイルを維持することを提唱している。
これらのファイルの内容は、各プロンプトに自動的に追加される。
エージェント$。
$mdは、ツール固有のフォーマットを統合する潜在的な標準として登場した。
しかし、開発者がこのフォーマットをどのように採用するかについては、ほとんど分かっていない。
そこで本稿では,466のオープンソースプロジェクトにおけるAI構成ファイルの導入状況,開発者がこれらのファイルにどのような情報を提供するのか,どのようにその情報を提示するか,ファイルが時間とともにどのように進化していくのかを,予備研究の結果を示す。
以上の結果から, 定型構造は存在せず, 文脈(記述的, 規範的, 禁止的, 説明的, 条件的)は様々であることがわかった。
構造やプレゼンテーションの修正が生成したコンテンツの質に肯定的な影響を及ぼす研究において大きな可能性を見出した。
最後に、AgentS$を変更するコミットの分析を行います。
$mdファイルは、プロジェクトがこれらのファイルを継続的に拡張し維持する方法に関する最初の洞察を提供する。
我々は、AI構成ファイルの採用が、現実世界のプロンプトとコンテキストエンジニアリングを研究するユニークな機会を提供する方法について、論文をまとめて締めくくる。
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