論文の概要: DeepCode: Open Agentic Coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.07921v1
• Date: Mon, 08 Dec 2025 16:07:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-10 22:28:07.682993
• Title: DeepCode: Open Agentic Coding
• Title（参考訳）: DeepCode: オープンエージェントコーディング
• Authors: Zongwei Li, Zhonghang Li, Zirui Guo, Xubin Ren, Chao Huang,
• Abstract要約: DeepCodeは、ドキュメントからコードへの合成のための完全に自律的なフレームワークである。 有限のコンテキスト予算の下でタスク関連信号を最大化する4つの情報操作を編成する。 PaperBenchベンチマークの大規模な評価は、DeepCodeが最先端のパフォーマンスを達成したことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.7906174865581
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in large language models (LLMs) have given rise to powerful coding agents, making it possible for code assistants to evolve into code engineers. However, existing methods still face significant challenges in achieving high-fidelity document-to-codebase synthesis--such as scientific papers to code--primarily due to a fundamental conflict between information overload and the context bottlenecks of LLMs. In this work, we introduce DeepCode, a fully autonomous framework that fundamentally addresses this challenge through principled information-flow management. By treating repository synthesis as a channel optimization problem, DeepCode seamlessly orchestrates four information operations to maximize task-relevant signals under finite context budgets: source compression via blueprint distillation, structured indexing using stateful code memory, conditional knowledge injection via retrieval-augmented generation, and closed-loop error correction. Extensive evaluations on the PaperBench benchmark demonstrate that DeepCode achieves state-of-the-art performance, decisively outperforming leading commercial agents such as Cursor and Claude Code, and crucially, surpassing PhD-level human experts from top institutes on key reproduction metrics. By systematically transforming paper specifications into production-grade implementations comparable to human expert quality, this work establishes new foundations for autonomous scientific reproduction that can accelerate research evaluation and discovery.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、強力なコーディングエージェントの台頭をもたらし、コードアシスタントがコードエンジニアに進化することを可能にする。 しかし、既存の手法は、情報過負荷とLLMのコンテキストボトルネックの根本的な相違により、高忠実な文書からコードへの合成を実現する上で大きな課題に直面している。 この作業では、原則化された情報フロー管理を通じて、この課題に根本的に対処する、完全に自律的なフレームワークであるDeepCodeを紹介します。 リポジトリ合成をチャネル最適化問題として扱うことで、DeepCodeは、ブループリント蒸留によるソース圧縮、ステートフルコードメモリを用いた構造化インデックス化、検索強化生成による条件付き知識注入、クローズドループ誤り訂正の4つの情報操作をシームレスにオーケストレーションし、タスク関連信号を最大化する。 PaperBenchベンチマークの大規模な評価は、DeepCodeが最先端のパフォーマンスを達成し、CursorやClaude Codeなどの主要な商用エージェントを決定的に上回り、重要な再現指標に関するトップ機関のPhDレベルの人間専門家を追い越していることを示している。 論文仕様を人間の専門的品質に匹敵する生産レベルの実装に体系的に変換することにより、研究評価と発見を加速できる自律的な科学的再生のための新たな基盤を確立する。

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