論文の概要: AI IDEs or Autonomous Agents? Measuring the Impact of Coding Agents on Software Development
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.13597v1
- Date: Tue, 20 Jan 2026 04:51:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-21 22:47:23.158241
- Title: AI IDEs or Autonomous Agents? Measuring the Impact of Coding Agents on Software Development
- Title（参考訳）: AI IDEか自律エージェントか? コーディングエージェントがソフトウェア開発に与える影響を測る
- Authors: Shyam Agarwal, Hao He, Bogdan Vasilescu,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)ベースのコーディングエージェントは、プルリクエストの生成とマージを行う自律的なコントリビュータとして機能するようになっている。
本稿では,オープンソースリポジトリにおけるエージェント導入の経時的因果関係について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.50615284537175
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language model (LLM)-based coding agents increasingly act as autonomous contributors that generate and merge pull requests, yet their real-world effects on software projects are unclear, especially relative to widely adopted IDE-based AI assistants. We present a longitudinal causal study of agent adoption in open-source repositories using staggered difference-in-differences with matched controls. Using the AIDev dataset, we define adoption as the first agent-generated pull request and analyze monthly repository-level outcomes spanning development velocity (commits, lines added) and software quality (static-analysis warnings, cognitive complexity, duplication, and comment density). Results show large, front-loaded velocity gains only when agents are the first observable AI tool in a project; repositories with prior AI IDE usage experience minimal or short-lived throughput benefits. In contrast, quality risks are persistent across settings, with static-analysis warnings and cognitive complexity rising roughly 18% and 35%, indicating sustained agent-induced complexity debt even when velocity advantages fade. These heterogeneous effects suggest diminishing returns to AI assistance and highlight the need for quality safeguards, provenance tracking, and selective deployment of autonomous agents. Our findings establish an empirical basis for understanding how agentic and IDE-based tools interact, and motivate research on balancing acceleration with maintainability in AI-integrated development workflows.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)ベースのコーディングエージェントは、プルリクエストの生成とマージを行う自律的なコントリビュータとしての役割をますます高めているが、ソフトウェアプロジェクトに対する実際の影響は、特に広く採用されているIDEベースのAIアシスタントと比較して不明確である。
本稿では,オープンソースリポジトリにおけるエージェント導入の経時的因果関係について検討する。
AIDevデータセットを使用して、私たちは最初のエージェント生成プルリクエストとして採用を定義し、開発速度(コミット、ラインの追加)とソフトウェア品質(静的分析警告、認知複雑性、重複、コメント密度)にまたがる毎月のリポジトリレベルの結果を分析します。
結果は、エージェントがプロジェクトの最初の観測可能なAIツールである場合にのみ、前もってロードされたベロシティが大きく向上することを示している。
対照的に、品質リスクは、静的分析警告と認知的複雑性が約18%から35%上昇し、ベロシティの利点が消えても、持続的エージェント誘発の複雑性負債が示される。
これらの異質な影響は、AIアシストへのリターンの低下を示唆し、品質の保護、前兆追跡、自律エージェントの選択的なデプロイの必要性を強調している。
我々の研究はエージェントとIDEベースのツールがどのように相互作用するかを理解するための実証的な基盤を確立し、AI統合開発ワークフローにおけるアクセラレーションと保守性とのバランスに関する研究を動機付けている。
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