論文の概要: CodeCompass: Navigating the Navigation Paradox in Agentic Code Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.20048v1
- Date: Mon, 23 Feb 2026 16:58:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.912652
- Title: CodeCompass: Navigating the Navigation Paradox in Agentic Code Intelligence
- Title（参考訳）: CodeCompass:エージェントコードインテリジェンスにおけるナビゲーションパラドックスのナビゲート
- Authors: Tarakanath Paipuru,
- Abstract要約: ナビゲーションと検索が根本的に異なる問題であるため,エージェントの動作は不十分である。
コードによるグラフベースの構造ナビゲーション - 依存性グラフを公開するModel Context Protocolサーバ - は、隠れ依存性タスクに対する99.4%のタスク補完を達成している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Modern code intelligence agents operate in contexts exceeding 1 million tokens--far beyond the scale where humans manually locate relevant files. Yet agents consistently fail to discover architecturally critical files when solving real-world coding tasks. We identify the Navigation Paradox: agents perform poorly not due to context limits, but because navigation and retrieval are fundamentally distinct problems. Through 258 automated trials across 30 benchmark tasks on a production FastAPI repository, we demonstrate that graph-based structural navigation via CodeCompass--a Model Context Protocol server exposing dependency graphs--achieves 99.4% task completion on hidden-dependency tasks, a 23.2 percentage-point improvement over vanilla agents (76.2%) and 21.2 points over BM25 retrieval (78.2%).However, we uncover a critical adoption gap: 58% of trials with graph access made zero tool calls, and agents required explicit prompt engineering to adopt the tool consistently. Our findings reveal that the bottleneck is not tool availability but behavioral alignment--agents must be explicitly guided to leverage structural context over lexical heuristics. We contribute: (1) a task taxonomy distinguishing semantic-search, structural, and hidden-dependency scenarios; (2) empirical evidence that graph navigation outperforms retrieval when dependencies lack lexical overlap; and (3) open-source infrastructure for reproducible evaluation of navigation tools.
- Abstract（参考訳）: 現代のコードインテリジェンスエージェントは、人間が手動で関連するファイルを見つけるスケールを超えて、100万トークンを超えるコンテキストで動作する。
しかしエージェントは、現実世界のコーディングタスクを解く際に、アーキテクチャ上重要なファイルを見つけるのに一貫して失敗する。
ナビゲーションパラドックス(Navigation Paradox): エージェントはコンテキスト制限のためではなく、ナビゲーションと検索が根本的に異なる問題であるため、動作が不十分である。
プロダクションのFastAPIリポジトリ上の30のベンチマークタスクを対象とした258の自動トライアルを通じて、我々は、CodeCompass--モデルコンテキストプロトコルサーバによるグラフベースの構造ナビゲーションが依存性グラフを公開していることを実証した。-99.4%のタスク補完、バニラエージェント(76.2%)よりも23.2のポイント改善、BM25検索(78.2%)よりも21.2のポイントを達成している。
グラフアクセスによるトライアルの58%はツールコールをゼロにし、エージェントはツールを一貫して採用するために明確なプロンプトエンジニアリングを必要とした。
本研究の結果から,このボトルネックはツール・アベイラビリティではなく,行動アライメント・エージェントを,語彙的ヒューリスティックスよりも構造的コンテキストを活用するために明示的にガイドする必要があることが明らかとなった。
本研究は,(1)意味探索,構造,および隠れ依存性のシナリオを識別するタスク分類,(2)グラフナビゲーションが語彙的重複を欠いた場合の検索に優れることを示す実証的証拠,(3)再現可能なナビゲーションツール評価のためのオープンソースの基盤を提供する。
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