論文の概要: Towards autonomous normative multi-agent systems for Human-AI software engineering teams
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.02329v1
- Date: Tue, 02 Dec 2025 01:57:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-03 21:04:45.680206
- Title: Towards autonomous normative multi-agent systems for Human-AI software engineering teams
- Title（参考訳）: 人間-AIソフトウェアエンジニアリングチームのための自律的規範的マルチエージェントシステムを目指して
- Authors: Hoa Khanh Dam, Geeta Mahala, Rashina Hoda, Xi Zheng, Cristina Conati,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.30011041819647
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper envisions a transformative paradigm in software engineering, where Artificial Intelligence, embodied in fully autonomous agents, becomes the primary driver of the core software development activities. We introduce a new class of software engineering agents, empowered by Large Language Models and equipped with beliefs, desires, intentions, and memory to enable human-like reasoning. These agents collaborate with humans and other agents to design, implement, test, and deploy software systems with a level of speed, reliability, and adaptability far beyond the current software development processes. Their coordination and collaboration are governed by norms expressed as deontic modalities - commitments, obligations, prohibitions and permissions - that regulate interactions and ensure regulatory compliance. These innovations establish a scalable, transparent and trustworthy framework for future Human-AI software engineering teams.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,完全自律エージェントを具現化した人工知能が,中核となるソフトウェア開発活動の原動力となる,ソフトウェア工学における変革的パラダイムを構想する。
我々は,人間のような推論を可能にするために,大規模言語モデルによって強化され,信念,欲求,意図,記憶を備えた,新たなソフトウェア工学エージェントのクラスを導入する。
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。
彼らの調整と協力は、相互作用を規制し、規制の遵守を保証する、義務、義務、禁止、許可といった非合法的なモダリティとして表される規範によって管理される。
これらのイノベーションは、将来のHuman-AIソフトウェアエンジニアリングチームのためのスケーラブルで透明で信頼できるフレームワークを確立します。
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