論文の概要: When AI Agents Touch CI/CD Configurations: Frequency and Success

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.17413v1
• Date: Sat, 24 Jan 2026 11:14:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-27 15:23:07.720628
• Title: When AI Agents Touch CI/CD Configurations: Frequency and Success
• Title（参考訳）: AIエージェントがCI/CD構成に触る - 頻度と成功
• Authors: Taher A. Ghaleb,
• Abstract要約: AIエージェントがYAMLに触れる1,605のGitHubリポジトリから8,031のエージェントプルリクエスト(PR)を分析します。 エージェントがCI/CDを変更する場合、96.77%はGitHub Actionsをターゲットにしている。 これらの結果は、AIエージェントがCI/CDを変更することは滅多になく、主にGitHub Actionsに集中していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI agents are increasingly used in software development, yet their interaction with CI/CD configurations is not well studied. We analyze 8,031 agentic pull requests (PRs) from 1,605 GitHub repositories where AI agents touch YAML configurations. CI/CD configuration files account for 3.25% of agent changes, varying by agent (Devin: 4.83%, Codex: 2.01%, p < 0.001). When agents modify CI/CD, 96.77% target GitHub Actions. Agentic PRs with CI/CD changes merge slightly less often than others (67.77% vs. 71.80%), except for Copilot, whose CI/CD changes merge 15.63 percentage points more often. Across 99,930 workflow runs, build success rates are comparable for CI/CD and non-CI/CD changes (75.59% vs. 74.87%), though three agents show significantly higher success when modifying CI/CD. These results show that AI agents rarely modify CI/CD and focus mostly on GitHub Actions, yet their configuration changes are as reliable as regular code. Copilot's strong CI/CD performance despite lower acceptance suggests emerging configuration specialization, with implications for agent training and DevOps automation.
• Abstract（参考訳）: AIエージェントはソフトウェア開発でますます使用されているが、CI/CD設定とのインタラクションは十分に研究されていない。 AIエージェントがYAML設定にタッチする1,605のGitHubリポジトリから8,031のエージェントプルリクエスト(PR)を分析します。 CI/CD構成ファイルはエージェントによる変更の3.25%を占める(Devin: 4.83%、Codex: 2.01%、p < 0.001)。 エージェントがCI/CDを変更する場合、96.77%はGitHub Actionsをターゲットにしている。 CI/CD変更のエージェントPRは、Copilotを除いて、他よりもわずかに少ない(67.77%対71.80%)。 99,930のワークフローの実行で、ビルド成功率はCI/CDと非CI/CDの変更(75.59%対74.87%)に匹敵するが、3つのエージェントはCI/CDの変更で大幅に成功している。 これらの結果から、AIエージェントはCI/CDをめったに修正せず、主にGitHub Actionsに集中しているが、設定の変更は通常のコードと同じくらい信頼性が高いことが分かる。 Copilotの低い受け入れにもかかわらず、CI/CDの強いパフォーマンスは、エージェントトレーニングとDevOps自動化に影響を及ぼすような、新たなコンフィギュレーションの特殊化を示唆している。

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