論文の概要: Codified Context: Infrastructure for AI Agents in a Complex Codebase

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.20478v1
• Date: Tue, 24 Feb 2026 02:11:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-25 17:34:53.578074
• Title: Codified Context: Infrastructure for AI Agents in a Complex Codebase
• Title（参考訳）: Codified Context: 複雑なコードベースにおけるAIエージェントのインフラストラクチャ
• Abstract要約: 本稿では,108,000行のC#分散システム構築時に開発された3成分共形コンテキスト基盤について述べる。 このフレームワークはオープンソースコンパニオンリポジトリとして公開されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LLM-based agentic coding assistants lack persistent memory: they lose coherence across sessions, forget project conventions, and repeat known mistakes. Recent studies characterize how developers configure agents through manifest files, but an open challenge remains how to scale such configurations for large, multi-agent projects. This paper presents a three-component codified context infrastructure developed during construction of a 108,000-line C# distributed system: (1) a hot-memory constitution encoding conventions, retrieval hooks, and orchestration protocols; (2) 19 specialized domain-expert agents; and (3) a cold-memory knowledge base of 34 on-demand specification documents. Quantitative metrics on infrastructure growth and interaction patterns across 283 development sessions are reported alongside four observational case studies illustrating how codified context propagates across sessions to prevent failures and maintain consistency. The framework is published as an open-source companion repository.
• Abstract（参考訳）: LLMベースのエージェントコーディングアシスタントは、セッション間の一貫性を失い、プロジェクト規約を忘れ、既知のミスを繰り返します。 最近の研究は、開発者がマニフェストファイルを通じてエージェントをどのように構成するかを特徴付けているが、大規模なマルチエージェントプロジェクトに対してそのような構成をスケールする方法には、未解決の課題が残っている。 本稿では,(1)コンベンション,検索フック,オーケストレーションプロトコルを符号化するホットメモリ構成,(2)専門のドメインエキスパートエージェント,(3)オンデマンド仕様文書34件のコールドナレッジ知識ベースを提案する。 インフラストラクチャの成長と283の開発セッション間のインタラクションパターンに関する定量的メトリクスが報告され、さらに4つの観察ケーススタディが報告されている。 このフレームワークはオープンソースコンパニオンリポジトリとして公開されている。

関連論文リスト

• PRAXIS: Graph-Grounded Tacit Knowledge for Domain Code Generation [61.752289169878566]
  ドメイン固有のビジネスルール、インターフェース契約、開発者が実践を通じて内部化するが文書化しない運用規約を含む、エージェントの暗黙の知識の欠如の根本原因を特定します。 この知識は、ドメイン・コードの下に深く埋もれており、コード・エンティティとその依存関係にまたがっており、それを持たないエージェントには見えません。 本稿では,ドメインコード生成のための暗黙的知識の抽出,表現,再利用を可能にするフレームワークであるPRAXISを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-20T08:28:28Z)
• Memory-Orchestrated Semantic System (MOSS): An Auditable Agentic Memory Architecture [0.0]
  本稿では,MOSS(Memory-Orchestrated Semantic System)を提案する。 MOSSはモデルに依存しない、ストレージに依存しない、APIに依存しない、あらゆるリレーショナルエンジンで動作し、いかなるLLMプロバイダにも接続し、任意のインフラストラクチャ、ローカルまたはクラウドにデプロイする。 2024年10月までの1年間,個別の研究者の作業コーパスよりも連続的な生産が続けられた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-05T16:35:19Z)
• Agent4cs: A Multi-agent System for Code Summarization in Large Hierarchical Codebases [5.629159319634667]
  Agent4csは、ボトムアップ方式で大規模を要約するフレームワークである。 Agent4csは、すべてのフォルダレベルのセマンティック一貫性を平均8%改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-01T19:41:38Z)
• RepoMirage: Probing Repository Context Reasoning in Code Agents with Perturbations [51.43574078961796]
  本稿では,SWE-Bench Verified上に構築された2段階評価スイートRepoMirageを紹介する。 RepoMirage-Perturbは、リポジトリレベルの摂動を保存する3つのタイプのセマンティクスを適用している。 RepoAnchorは、下流の問題解決からリポジトリの探索を分離する構造第一のプロトタイプワークフローである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-25T06:26:43Z)
• Remember Your Trace: Memory-Guided Long-Horizon Agentic Framework for Consistent and Hierarchical Repository-Level Code Documentation [27.40384564559557]
  我々は、リポジトリ全体にまたがる単一の統合コンテキスト内でドキュメントを生成するフレームワークであるMemDocAgentを提案する。 MemDocAgentは、オープンソースベースラインとクローズドソースベースラインの両方で最高のパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-14T08:35:20Z)
• Context Before Code: An Experience Report on Vibe Coding in Practice [1.7327102304628392]
  本稿では,生産制約下での「バイブコーディング」に関する経験報告を示す。 我々は、持続的で生産指向の用途に設計されたマルチプロジェクトエージェント学習プラットフォームを構築した。 繰り返し発生するアーキテクチャ "非デリゲーションゾーン" を識別する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-10T20:20:33Z)
• Architecture-Aware Multi-Design Generation for Repository-Level Feature Addition [53.50448142467294]
  RAIMは、リポジトリレベルの機能追加のための、多設計およびアーキテクチャ対応のフレームワークである。 複数の多様な実装設計を生成することで、線形パッチから切り離される。 NoCode-bench Verifiedデータセットの実験では、RAIMが新しい最先端のパフォーマンスを確立することが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-02T12:50:40Z)
• OpenClaw, Moltbook, and ClawdLab: From Agent-Only Social Networks to Autonomous Scientific Research [0.18995650644735798]
  ClawdLabは、自律的な科学研究のためのオープンソースのプラットホームだ。 文献では131のエージェントスキルと15,200以上のコントロールパネルにまたがるセキュリティ脆弱性が報告されている。 ClawdLabはこれらの障害モードに、ハードロールの制限、構造化された反対批判、PI主導のガバナンス、マルチモデルオーケストレーション、ドメイン固有のエビデンス要件を通じて対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-23T13:10:01Z)
• Multi-CoLoR: Context-Aware Localization and Reasoning across Multi-Language Codebases [1.4216413758677147]
  マルチ言語間におけるコンテキスト認識のローカライゼーションと推論のためのフレームワークであるMulti-CoLoRを提案する。 複雑なソフトウェアエコシステムを横断するために、組織的知識検索とグラフベースの推論を統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-23T00:54:59Z)
• Evaluating AGENTS.md: Are Repository-Level Context Files Helpful for Coding Agents? [3.2610504259514754]
  実世界のタスクにコンテキストファイルが有効かどうかを検討する。 コンテクストファイルはリポジトリのコンテキストを提供しないのに比べてタスクの成功率を低下させる傾向がある。 我々は、コンテキストファイルからの不要な要求はタスクを難しくし、人間によるコンテキストファイルは最小限の要求だけを記述するべきであると結論付けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-12T14:15:22Z)
• Do Not Treat Code as Natural Language: Implications for Repository-Level Code Generation and Beyond [13.550121154853715]
  自然言語ではなく構造化コードとしてコードを扱う,リポジトリレベルのコード生成フレームワークであるHydraを紹介します。 我々はHydraがオープンソースおよびクローズドソースのCodeLLMにまたがって最先端のパフォーマンスを実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-12T07:44:00Z)
• FS-Researcher: Test-Time Scaling for Long-Horizon Research Tasks with File-System-Based Agents [53.03492387564392]
  我々はFS-Researcherを紹介した。FS-Researcherはファイルシステムベースのフレームワークで、永続的なワークスペースを通じてコンテキストウィンドウを超えて深い研究をスケールする。 Context Builderエージェントはインターネットを閲覧し、構造化されたノートを書き、ソースを階層的な知識ベースにアーカイブする。 その後、レポートライターエージェントが最終レポートセクションをセクションごとに構成し、知識ベースを事実のソースとして扱う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-02T03:00:19Z)
• Agent READMEs: An Empirical Study of Context Files for Agentic Coding [8.019313057979522]
  我々は1,925のリポジトリから2,303のエージェントコンテキストファイルを調べ、それらの構造、保守、およびコンテンツを特徴付ける。 これらのファイルは静的なドキュメントではなく、コンフィグレーションコードのように進化し、頻繁で小さな追加によって維持される複雑で読みにくいアーティファクトであることが分かりました。 これらの結果は、開発者がコンテキストファイルを使用してエージェントを機能させる一方で、エージェント記述コードの安全性やパフォーマンスを保証するためのガードレールはほとんど提供せず、ツールやプラクティスの改善の必要性を強調していることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-17T02:18:55Z)
• Analyzing and Internalizing Complex Policy Documents for LLM Agents [53.14898416858099]
  大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントシステムは、多様なビジネスルールをコードするコンテキスト内ポリシー文書に依存している。 これは、パフォーマンスを保ちながら、ポリシー文書をモデルプリエントに組み込む内部化手法の開発を動機付けます。 CC-Genは4つのレベルにまたがる制御可能な複雑度を持つエージェントベンチマークジェネレータである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-13T16:30:07Z)
• Domain-Specific Data Generation Framework for RAG Adaptation [58.20906914537952]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデルの言語理解と推論能力と外部検索を組み合わせ、ドメイン基底応答を可能にする。 本稿では,様々なRAG適応手法に合わせて,ドメイン基底型質問応答コンテキスト(QAC)トリプルを生成するフレームワークであるRAGenを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-13T09:59:49Z)
• Reasoning-Aware Prompt Orchestration: A Foundation Model for Multi-Agent Language Model Coordination [0.0]
  複数の特殊エージェント間の推論を強化する動的プロンプトオーケストレーションのための理論的基盤となるフレームワークを提案する。 このフレームワークは,エージェント移行時の論理的一貫性の維持,推論対応の迅速な適応,分散推論のスケーラブルな調整,という3つの課題に対処する。 1000件の合成マルチエージェント会話実験の結果,推論遅延の42%低減,ROUGE-Lスコアによる論理的整合性の23%改善,文脈損失のないタスク完了の89%の成功率が確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-30T22:33:01Z)
• Agent KB: Leveraging Cross-Domain Experience for Agentic Problem Solving [62.71545696485824]
  我々は,異種エージェントフレームワーク間のシームレスな体験共有を可能にするユニバーサルメモリ基盤であるAgent KBを紹介した。 Agent KBはトラジェクトリを構造化知識ベースに集約し、軽量APIを提供する。 我々は,GAIA,Humanity's Last Exam,GPQA,SWE-benchなどの主要フレームワークにまたがるエージェントを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-08T17:59:22Z)
• CLOVER: A Test Case Generation Benchmark with Coverage, Long-Context, and Verification [71.34070740261072]
  本稿では,テストケースの生成と完成におけるモデルの能力を評価するためのベンチマークCLOVERを提案する。 ベンチマークはタスク間でのコード実行のためにコンテナ化されています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-12T21:42:56Z)
• On The Importance of Reasoning for Context Retrieval in Repository-Level Code Editing [82.96523584351314]
  我々は、コンテキスト検索のタスクをリポジトリレベルのコード編集パイプラインの他のコンポーネントと分離する。 我々は、推論が収集された文脈の精度を向上させるのに役立っているが、それでもその十分性を識別する能力は欠如していると結論づける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T19:44:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。