論文の概要: Building AI Coding Agents for the Terminal: Scaffolding, Harness, Context Engineering, and Lessons Learned
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.05344v1
- Date: Thu, 05 Mar 2026 16:21:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-06 22:06:11.317829
- Title: Building AI Coding Agents for the Terminal: Scaffolding, Harness, Context Engineering, and Lessons Learned
- Title（参考訳）: ターミナルのためのAIコーディングエージェントの構築 - スコープリング、ハーネス、コンテキストエンジニアリング、学んだ教訓
- Authors: Nghi D. Q. Bui,
- Abstract要約: この新しいパラダイムに特化して設計された,オープンソースのコマンドラインコーディングエージェントであるOPENDEVについて紹介する。
ワークロード特化モデルルーティングを備えた複合AIシステムアーキテクチャを通じて、これらの課題を克服する。
自動記憶システムを使用して、セッション間でプロジェクト固有の知識を蓄積し、命令フェードアウトに対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.127884945730019
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The landscape of AI coding assistance is undergoing a fundamental shift from complex IDE plugins to versatile, terminal-native agents. Operating directly where developers manage source control, execute builds, and deploy environments, CLI-based agents offer unprecedented autonomy for long-horizon development tasks. In this paper, we present OPENDEV, an open-source, command-line coding agent engineered specifically for this new paradigm. Effective autonomous assistance requires strict safety controls and highly efficient context management to prevent context bloat and reasoning degradation. OPENDEV overcomes these challenges through a compound AI system architecture with workload-specialized model routing, a dual-agent architecture separating planning from execution, lazy tool discovery, and adaptive context compaction that progressively reduces older observations. Furthermore, it employs an automated memory system to accumulate project-specific knowledge across sessions and counteracts instruction fade-out through event-driven system reminders. By enforcing explicit reasoning phases and prioritizing context efficiency, OPENDEV provides a secure, extensible foundation for terminal-first AI assistance, offering a blueprint for robust autonomous software engineering.
- Abstract（参考訳）: AIコーディング支援の展望は、複雑なIDEプラグインから汎用的なターミナルネイティブエージェントへの根本的なシフトを受けている。
開発者がソース管理を管理し、ビルドを実行し、環境をデプロイする場所を直接運用するCLIベースのエージェントは、長期開発タスクに対して前例のない自主性を提供する。
本稿では,この新しいパラダイムに特化して設計されたオープンソースのコマンドラインコーディングエージェントであるOPENDEVについて述べる。
効果的な自律支援には、コンテキスト肥大や推論劣化を防止するために厳格な安全制御と高度に効率的なコンテキスト管理が必要である。
OPENDEVは、ワークロード特化モデルルーティングを備えた複合AIシステムアーキテクチャ、実行から計画を分離するデュアルエージェントアーキテクチャ、遅延ツールディスカバリ、古い観測を段階的に削減する適応コンテキスト圧縮によって、これらの課題を克服する。
さらに、自動記憶システムを使用して、セッション間でプロジェクト固有の知識を蓄積し、イベント駆動システムリマインダーによる命令フェードアウトに対処する。
明示的な推論フェーズを強制し、コンテキスト効率を優先することにより、OPENDEVは、端末ファーストAIアシストのためのセキュアで拡張可能な基盤を提供し、堅牢な自律型ソフトウェアエンジニアリングのための青写真を提供する。
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