論文の概要: How Do Agents Perform Code Optimization? An Empirical Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.21757v1
• Date: Thu, 25 Dec 2025 18:20:25 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2025-12-29 11:53:52.935688
• Title: How Do Agents Perform Code Optimization? An Empirical Study
• Title（参考訳）: エージェントはどのようにコードの最適化を行うか? : 実証的研究
• Authors: Huiyun Peng, Antonio Zhong, Ricardo Andrés Calvo Méndez, Kelechi G. Kalu, James C. Davis,
• Abstract要約: エージェントと人間による性能最適化のコミットを比較した最初の実証的研究を行った。 AIで認可されたパフォーマンスPRは、人間で認可されたPRよりも明示的なパフォーマンス検証を含まないことが分かりました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.085146597426065
• License:
• Abstract: Performance optimization is a critical yet challenging aspect of software development, often requiring a deep understanding of system behavior, algorithmic tradeoffs, and careful code modifications. Although recent advances in AI coding agents have accelerated code generation and bug fixing, little is known about how these agents perform on real-world performance optimization tasks. We present the first empirical study comparing agent- and human-authored performance optimization commits, analyzing 324 agent-generated and 83 human-authored PRs from the AIDev dataset across adoption, maintainability, optimization patterns, and validation practices. We find that AI-authored performance PRs are less likely to include explicit performance validation than human-authored PRs (45.7\% vs. 63.6\%, $p=0.007$). In addition, AI-authored PRs largely use the same optimization patterns as humans. We further discuss limitations and opportunities for advancing agentic code optimization.
• Abstract（参考訳）: パフォーマンスの最適化はソフトウェア開発において重要な課題であり、しばしばシステムの振る舞い、アルゴリズムのトレードオフ、注意深いコード修正を深く理解する必要がある。 AIコーディングエージェントの最近の進歩はコード生成とバグ修正を加速しているが、これらのエージェントが実際のパフォーマンス最適化タスクでどのように機能するかはほとんど分かっていない。 AIDevデータセットから324個のエージェント生成と83個の人為的なPRを分析し、エージェントと人為的なパフォーマンス最適化のコミットを比較し、適用性、保守性、最適化パターン、検証のプラクティスを比較検討した。 AIによるパフォーマンスPRは、人間によるPRよりも明示的なパフォーマンス検証を含む可能性が低い(45.7\%対63.6\%、$p=0.007$)。 さらに、AIによって認可されたPRは、主に人間と同じ最適化パターンを使用する。 さらにエージェントコード最適化の限界と機会についても論じる。

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