論文の概要: A Study of Library Usage in Agent-Authored Pull Requests

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.11589v1
• Date: Fri, 12 Dec 2025 14:21:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-15 15:48:11.799545
• Title: A Study of Library Usage in Agent-Authored Pull Requests
• Title（参考訳）: エージェント認証プルリクエストにおける図書館利用の検討
• Authors: Lukas Twist,
• Abstract要約: AIDevデータセットから26,760個のエージェントによるPRについて検討した。 エージェントはライブラリをしばしばインポートするが、新しい依存関係を追加することは滅多にない。 エージェントは驚くほど多様な外部ライブラリから引き出される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Coding agents are becoming increasingly capable of completing end-to-end software engineering workflows that previously required a human developer, including raising pull requests (PRs) to propose their changes. However, we still know little about how these agents use libraries when generating code, a core part of real-world software development. To fill this gap, we study 26,760 agent-authored PRs from the AIDev dataset to examine three questions: how often do agents import libraries, how often do they introduce new dependencies (and with what versioning), and which specific libraries do they choose? We find that agents often import libraries (29.5% of PRs) but rarely add new dependencies (1.3% of PRs); and when they do, they follow strong versioning practices (75.0% specify a version), an improvement on direct LLM usage where versions are rarely mentioned. Generally, agents draw from a surprisingly diverse set of external libraries, contrasting with the limited "library preferences" seen in prior non-agentic LLM studies. Our results offer an early empirical view into how AI coding agents interact with today's software ecosystems.
• Abstract（参考訳）: コーディングエージェントは、これまで人間の開発者を必要としていたエンドツーエンドのソフトウェアエンジニアリングワークフローを完了し、変更を提案するためにプルリクエスト(PR)を発行する能力が高まっている。 しかし、実際のソフトウェア開発の中核部分であるコードを生成する際にこれらのエージェントがどのようにライブラリを使うのかについては、まだほとんど分かっていません。 このギャップを埋めるために、AIDevデータセットから26,760のエージェントが発行したPRを調査し、エージェントがライブラリをインポートする頻度、新しい依存関係(とどのバージョニング)の導入頻度、どのライブラリを選択するか、の3つの質問を調査した。 エージェントはライブラリをしばしばインポートする(PRの29.5%)が、新しい依存関係を追加することは滅多にない(PRの1.3%)。 一般的に、エージェントは驚くほど多様な外部ライブラリの集合から引き出され、従来の非エージェント的LLM研究に見られる「図書館的嗜好」とは対照的である。 私たちの結果は、AIコーディングエージェントが今日のソフトウェアエコシステムとどのように相互作用するかに関する、初期の実証的な見解を提供します。

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