論文の概要: Agentsway -- Software Development Methodology for AI Agents-based Teams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.23664v1
• Date: Sun, 26 Oct 2025 11:58:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 15:35:36.328498
• Title: Agentsway -- Software Development Methodology for AI Agents-based Teams
• Title（参考訳）: Agentsway - AIエージェントベースのチームのためのソフトウェア開発方法論
• Authors: Eranga Bandara, Ross Gore, Xueping Liang, Sachini Rajapakse, Isurunima Kularathne, Pramoda Karunarathna, Peter Foytik, Sachin Shetty, Ravi Mukkamala, Abdul Rahman, Amin Hass, Ng Wee Keong, Kasun De Zoysa, Aruna Withanage, Nilaan Loganathan,
• Abstract要約: Agentswayは、AIエージェントが一流の協力者として機能するエコシステム向けに設計された、新しいソフトウェア開発フレームワークである。 このフレームワークは、計画、プロンプト、コーディング、テスト、微調整エージェントの異なる役割を定義している。 Agentswayは、次世代のAIネイティブで自己改善型のソフトウェア開発方法論に向けた基本的なステップである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.226647687395254
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The emergence of Agentic AI is fundamentally transforming how software is designed, developed, and maintained. Traditional software development methodologies such as Agile, Kanban, ShapeUp, etc, were originally designed for human-centric teams and are increasingly inadequate in environments where autonomous AI agents contribute to planning, coding, testing, and continuous learning. To address this methodological gap, we present "Agentsway" a novel software development framework designed for ecosystems where AI agents operate as first-class collaborators. Agentsway introduces a structured lifecycle centered on human orchestration, and privacy-preserving collaboration among specialized AI agents. The framework defines distinct roles for planning, prompting, coding, testing, and fine-tuning agents, each contributing to iterative improvement and adaptive learning throughout the development process. By integrating fine-tuned LLMs that leverage outputs and feedback from different agents throughout the development cycle as part of a retrospective learning process, Agentsway enhances domain-specific reasoning, and explainable decision-making across the entire software development lifecycle. Responsible AI principles are further embedded across the agents through the coordinated use of multiple fine-tuned LLMs and advanced reasoning models, ensuring balanced, transparent, and accountable decision-making. This work advances software engineering by formalizing agent-centric collaboration, integrating privacy-by-design principles, and defining measurable metrics for productivity and trust. Agentsway represents a foundational step toward the next generation of AI-native, self-improving software development methodologies. To the best of our knowledge, this is the first research effort to introduce a dedicated methodology explicitly designed for AI agent-based software engineering teams.
• Abstract（参考訳）: Agentic AIの出現は、ソフトウェアの設計、開発、保守の仕方を根本的に変えている。 アジャイル、カンバン、ShapeUpといった従来のソフトウェア開発方法論は、もともと人間中心のチーム向けに設計されており、自律的なAIエージェントが計画、コーディング、テスト、継続的学習に寄与する環境において、ますます不十分になっている。 この方法論的ギャップに対処するために,AIエージェントが一級協力者として機能するエコシステム向けに設計された,新しいソフトウェア開発フレームワークである"Agentsway"を提案する。 Agentswayでは、人間のオーケストレーションを中心とした構造化されたライフサイクルと、専門のAIエージェント間のプライバシ保護コラボレーションを導入している。 フレームワークは、計画、プロンプト、コーディング、テスト、微調整エージェントに対する異なる役割を定義し、それぞれが開発プロセス全体を通して反復的な改善と適応学習に寄与する。 振り返り学習プロセスの一部として、さまざまなエージェントからのアウトプットとフィードバックを活用する微調整のLLMを統合することで、Agenswayはドメイン固有の推論を強化し、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたって説明可能な意思決定を可能にします。 責任あるAIの原則は、複数の微調整されたLLMと高度な推論モデルとの協調使用によってエージェント全体にさらに埋め込まれ、バランスが取れ、透明で、説明責任のある意思決定が保証される。 この作業は、エージェント中心のコラボレーションを形式化し、プライバシ・バイ・デザインの原則を統合し、生産性と信頼のために測定可能なメトリクスを定義することで、ソフトウェアエンジニアリングを前進させる。 Agentswayは、次世代のAIネイティブで自己改善型のソフトウェア開発方法論に向けた基本的なステップである。 私たちの知る限りでは、AIエージェントベースのソフトウェアエンジニアリングチームのために明示的に設計された専用の方法論を導入するための最初の研究である。

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