論文の概要: Theory of Code Space: Do Code Agents Understand Software Architecture?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.00601v3
• Date: Thu, 05 Mar 2026 22:17:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-09 13:17:43.790762
• Title: Theory of Code Space: Do Code Agents Understand Software Architecture?
• Title（参考訳）: コード空間の理論: コードエージェントはソフトウェアアーキテクチャを理解するか?
• Authors: Grigory Sapunov,
• Abstract要約: コードエージェントは、分離されたタスクで優れているが、アーキテクチャの理解を必要とするマルチファイルソフトウェアエンジニアリングと苦労する。 エージェントがAI探索中に一貫性のあるアーキテクチャの信念を構築し、維持し、更新できるかどうかを評価するベンチマークである、コード空間の理論(ToCS)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: AI code agents excel at isolated tasks yet struggle with multi-file software engineering requiring architectural understanding. We introduce Theory of Code Space (ToCS), a benchmark that evaluates whether agents can construct, maintain, and update coherent architectural beliefs during codebase exploration. Agents explore procedurally generated codebases under partial observability -- opening files under a budget -- and periodically externalize their belief state as structured JSON, producing a time-series of architectural understanding. Three findings emerge from experiments with four baselines and six frontier LLMs. First, the Active-Passive Gap is model-dependent: one model builds better maps through active exploration than from seeing all files at once, while another shows the opposite -- revealing that active exploration is itself a non-trivial capability absent from some models. Second, retaining structured belief maps in context acts as self-scaffolding for some models but not others, showing that the mechanism is model-dependent. Third, belief state maintenance varies dramatically: a smaller model maintains perfectly stable beliefs across probes while its larger sibling suffers catastrophic belief collapse -- forgetting previously-discovered components between probes. We release ToCS as open-source software. Code: https://github.com/che-shr-cat/tocs
• Abstract（参考訳）: AIコードエージェントは、分離されたタスクで優れたが、アーキテクチャの理解を必要とするマルチファイルソフトウェアエンジニアリングに苦労する。 コード空間の理論 (ToCS) は, エージェントがコードベース探索中に一貫性のあるアーキテクチャ的信念を構築し, 維持し, 更新できるかどうかを評価するベンチマークである。 エージェントは、部分的に可観測性(予算の下でファイルを開く)の下で手続き的に生成されたコードベースを探索し、定期的にその信念状態を構造化JSONとして外部化し、アーキテクチャ理解の時系列を生成する。 4つのベースラインと6つのフロンティアLSMによる実験から3つの発見が得られた。 まず、Active-Passive Gapはモデルに依存している。あるモデルは、すべてのファイルを一度に見るよりも、アクティブな探索を通してより良いマップを構築する。 第二に、文脈における構造的信念写像の保持は、一部のモデルでは自己スケーリングとして機能するが、他のモデルでは機能せず、そのメカニズムがモデルに依存していることを示す。 第3に、信念状態の維持は劇的に変化し、より小さなモデルでは、プローブ間で完全に安定した信念を維持し、大きな兄弟は破滅的な信念の崩壊に苦しむ。 オープンソースソフトウェアとしてTOCSをリリースします。 コード:https://github.com/che-shr-cat/tocs

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