論文の概要: How Do Agentic AI Systems Address Performance Optimizations? A BERTopic-Based Analysis of Pull Requests

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.24630v1
• Date: Wed, 31 Dec 2025 05:06:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-01 23:27:28.576079
• Title: How Do Agentic AI Systems Address Performance Optimizations? A BERTopic-Based Analysis of Pull Requests
• Title（参考訳）: エージェントAIシステムはパフォーマンス最適化にどう対処するか? プルリクエストのBERTopicに基づく分析
• Authors: Md Nahidul Islam Opu, Shahidul Islam, Muhammad Asaduzzaman, Shaiful Chowdhury,
• Abstract要約: 本稿では,AIエージェントが生成するパフォーマンス関連プルリクエストについて実証的研究を行う。 この結果から,AIエージェントはソフトウェアスタックの様々な層に性能最適化を適用することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.423280626666929
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LLM-based software engineering is influencing modern software development. In addition to correctness, prior studies have also examined the performance of software artifacts generated by AI agents. However, it is unclear how exactly the agentic AI systems address performance concerns in practice. In this paper, we present an empirical study of performance-related pull requests generated by AI agents. Using LLM-assisted detection and BERTopic-based topic modeling, we identified 52 performance-related topics grouped into 10 higher-level categories. Our results show that AI agents apply performance optimizations across diverse layers of the software stack and that the type of optimization significantly affects pull request acceptance rates and review times. We also found that performance optimization by AI agents primarily occurs during the development phase, with less focus on the maintenance phase. Our findings provide empirical evidence that can support the evaluation and improvement of agentic AI systems with respect to their performance optimization behaviors and review outcomes.
• Abstract（参考訳）: LLMベースのソフトウェアエンジニアリングは、現代のソフトウェア開発に影響を与える。 正確性に加えて、AIエージェントが生成するソフトウェアアーティファクトのパフォーマンスも検討されている。 しかし、エージェントAIシステムが実際にパフォーマンス上の懸念にどのように対処しているかは不明だ。 本稿では,AIエージェントが生成するパフォーマンス関連プルリクエストについて,実証的研究を行う。 LLMによる検出とBERTopicに基づくトピックモデリングを用いて,52のパフォーマンス関連トピックを上位10のカテゴリに分類した。 この結果から,AIエージェントはソフトウェアスタックのさまざまなレイヤに性能最適化を適用し,最適化のタイプがプルリクエストの受け入れ率やレビュー時間に大きく影響していることが示唆された。 また、AIエージェントによるパフォーマンスの最適化は、主に開発フェーズ中に発生し、メンテナンスフェーズに重点を置いていないことも判明した。 本研究は,エージェントAIシステムの性能最適化と評価結果に対する評価と改善を支援する実証的証拠を提供する。

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