論文の概要: Test-Driven AI Agent Definition (TDAD): Compiling Tool-Using Agents from Behavioral Specifications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08806v1
- Date: Mon, 09 Mar 2026 18:04:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-11 15:25:23.746401
- Title: Test-Driven AI Agent Definition (TDAD): Compiling Tool-Using Agents from Behavioral Specifications
- Title（参考訳）: テスト駆動型AIエージェント定義(TDAD): 行動仕様からツールを使用するエージェントをコンパイルする
- Abstract要約: テスト駆動型AIエージェント定義(TDAD)は、エージェントプロンプトをコンパイルされたアーティファクトとして扱う方法論である。
SpecSuite-CoreのTDADは、ポリシーコンプライアンス、グラウンドド・アナリティクス、ランブックの遵守、決定論的強制にまたがる4つのエージェントのベンチマークである。
- 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: We present Test-Driven AI Agent Definition (TDAD), a methodology that treats agent prompts as compiled artifacts: engineers provide behavioral specifications, a coding agent converts them into executable tests, and a second coding agent iteratively refines the prompt until tests pass. Deploying tool-using LLM agents in production requires measurable behavioral compliance that current development practices cannot provide. Small prompt changes cause silent regressions, tool misuse goes undetected, and policy violations emerge only after deployment. To mitigate specification gaming, TDAD introduces three mechanisms: (1) visible/hidden test splits that withhold evaluation tests during compilation, (2) semantic mutation testing via a post-compilation agent that generates plausible faulty prompt variants, with the harness measuring whether the test suite detects them, and (3) spec evolution scenarios that quantify regression safety when requirements change. We evaluate TDAD on SpecSuite-Core, a benchmark of four deeply-specified agents spanning policy compliance, grounded analytics, runbook adherence, and deterministic enforcement. Across 24 independent trials, TDAD achieves 92% v1 compilation success with 97% mean hidden pass rate; evolved specifications compile at 58%, with most failed runs passing all visible tests except 1-2, and show 86-100% mutation scores, 78% v2 hidden pass rate, and 97% regression safety scores. The implementation is available as an open benchmark at https://github.com/f-labs-io/tdad-paper-code.
- Abstract（参考訳）: テスト駆動型AIエージェント定義(TDAD)は、エージェントプロンプトをコンパイルされたアーティファクトとして扱う方法論である。エンジニアは行動仕様を提供し、コーディングエージェントはそれらを実行可能なテストに変換し、第二のコーディングエージェントはテストが通過するまでプロンプトを反復的に洗練する。
ツールを使用するLLMエージェントを本番環境にデプロイするには、現在の開発プラクティスでは提供できない測定可能な行動コンプライアンスが必要である。
小さな即時的な変更はサイレントレグレッションを引き起こし、ツールの誤用は検出されず、ポリシー違反はデプロイ後にのみ発生します。
仕様ゲームを軽減するため、TDADは、(1)コンパイル中の評価試験を保留する可視/隠蔽テスト分割、(2)コンパイル後エージェントによる意味突然変異テスト、そして、テストスイートがそれらを検出するかどうかを計測するハーネス、(3)要求が変わったときに回帰安全性を定量化する仕様進化シナリオの3つのメカニズムを導入している。
SpecSuite-CoreのTDADは、ポリシーコンプライアンス、グラウンドド・アナリティクス、ランブックの遵守、決定論的強制にまたがる4つのエージェントのベンチマークである。
24回の独立試験で、TDADは92%のv1コンパイル成功率、97%は隠蔽パス率、進化した仕様は58%でコンパイルされ、ほとんどのテストは1-2を除く全ての可視試験に合格し、86-100%の突然変異スコア、78%のv2隠蔽パスレート、97%の回帰安全スコアを示す。
実装はhttps://github.com/f-labs-io/tdad-paper-codeでオープンベンチマークとして公開されている。
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