論文の概要: What Challenges Do Developers Face in AI Agent Systems? An Empirical Study on Stack Overflow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.25423v1
• Date: Wed, 29 Oct 2025 11:44:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-30 15:50:45.489531
• Title: What Challenges Do Developers Face in AI Agent Systems? An Empirical Study on Stack Overflow
• Title（参考訳）: AIエージェントシステムで開発者が直面する課題 - スタックオーバーフローに関する実証的研究
• Authors: Ali Asgari, Annibale Panichella, Pouria Derakhshanfar, Mitchell Olsthoorn,
• Abstract要約: Stack Overflowは、世界最大の開発者中心のQとAプラットフォームです。 タグ拡張とフィルタリングによる開発者の課題の分類を構築し、トピックモデリングにLDA-MALLETを適用し、結果のテーマを手作業で検証・ラベル付けする。 我々の分析では、実行時統合、依存性管理、オーケストレーションの複雑さ、評価信頼性に関連する77の技術的課題を含む、繰り返し発生する問題の7つの主要な領域を明らかにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.179548969182571
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI agents have rapidly gained popularity across research and industry as systems that extend large language models with additional capabilities to plan, use tools, remember, and act toward specific goals. Yet despite their promise, developers face persistent and often underexplored challenges when building, deploying, and maintaining these emerging systems. To identify these challenges, we study developer discussions on Stack Overflow, the world's largest developer-focused Q and A platform with about 60 million questions and answers and 30 million users. We construct a taxonomy of developer challenges through tag expansion and filtering, apply LDA-MALLET for topic modeling, and manually validate and label the resulting themes. Our analysis reveals seven major areas of recurring issues encompassing 77 distinct technical challenges related to runtime integration, dependency management, orchestration complexity, and evaluation reliability. We further quantify topic popularity and difficulty to identify which issues are most common and hardest to resolve, map the tools and programming languages used in agent development, and track their evolution from 2021 to 2025 in relation to major AI model and framework releases. Finally, we present the implications of our results, offering concrete guidance for practitioners, researchers, and educators on agent reliability and developer support.
• Abstract（参考訳）: AIエージェントは、計画、ツールの使用、記憶、特定の目標に向けて行動するための追加機能を備えた大きな言語モデルを拡張するシステムとして、研究や産業で急速に人気を集めている。 しかし、その約束に反して、開発者は、これらの新興システムの構築、デプロイ、保守において、永続的で、しばしば過小評価される課題に直面します。 これらの課題を特定するために,世界で最大規模の開発者中心のQとAプラットフォームであるStack Overflowに関する開発者の議論を調査した。 タグ拡張とフィルタリングによる開発者の課題の分類を構築し、トピックモデリングにLDA-MALLETを適用し、結果のテーマを手作業で検証・ラベル付けする。 我々の分析では、実行時統合、依存性管理、オーケストレーションの複雑さ、評価信頼性に関連する77の技術的課題を含む、繰り返し発生する問題の7つの主要な領域を明らかにしている。 我々は、どの問題が最も一般的で最も解決が難しいのかを定量化し、エージェント開発で使用されるツールやプログラミング言語をマッピングし、主要なAIモデルとフレームワークのリリースに関連する2021年から2025年までの進化を追跡する。 最後に,エージェントの信頼性と開発者サポートに関する実践者,研究者,教育者に具体的なガイダンスを提供する。

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