Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bootstrapping Coding Agents: The Specification Is the Program

論文の概要: Bootstrapping Coding Agents: The Specification Is the Program

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.17399v1
Date: Wed, 18 Mar 2026 06:21:06 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-03-19 18:32:57.542997
Title: Bootstrapping Coding Agents: The Specification Is the Program
Title（参考訳）: コーディングエージェントのブートストラップ:仕様はプログラムである
Abstract要約: コーディングエージェントは自身をブートストラップすることができる。 926ワードの仕様と既存のエージェントが生成した最初の実装から始まり、新しく生成されたエージェントがスクラッチから同じ仕様を再実装する。これは、AIコーディングエージェントの領域において、コンパイラの構成から知られている古典的なブートストラップシーケンスを再現し、Lispから知られているメタ循環プロパティをインスタンス化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.017303286271101
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A coding agent can bootstrap itself. Starting from a 926-word specification and a first implementation produced by an existing agent (Claude Code), a newly generated agent re-implements the same specification correctly from scratch. This reproduces, in the domain of AI coding agents, the classical bootstrap sequence known from compiler construction, and instantiates the meta-circular property known from Lisp. The result carries a practical implication: the specification, not the implementation, is the stable artifact of record. Improving an agent means improving its specification; the implementation is, in principle, regenerable at any time.
Abstract（参考訳）: コーディングエージェントは自身をブートストラップすることができる。 926ワードの仕様と既存のエージェント(Claude Code)による最初の実装から始まり、新しく生成されたエージェントがスクラッチから同じ仕様を再実装する。これは、AIコーディングエージェントの領域において、コンパイラの構成から知られている古典的なブートストラップシーケンスを再現し、Lispから知られているメタ循環プロパティをインスタンス化する。実装ではなく仕様がレコードの安定したアーティファクトである。エージェントの改善は仕様の改善を意味する。

関連論文リスト

Formal Verification of Agentic Systems over Operational Data [59.98246281888422]
大規模言語モデル(LLM)によって駆動されるエージェントシステムは、永続的な運用データを扱う現実世界にますます展開されている。既存のアプローチはそのようなシステムレベルの保証を提供していません。本稿では, 1 つの LLM とツールオーケストレーションハーネスからなるエージェントシステムのリレーショナル操作データに対する検証について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2026-08-04T13:01:30Z)
SpecFirst: Behavioral Specification Elicitation as a First-Class Step in Agent-Based Program Synthesis from Scratch [17.260324148993046]
LLMベースのエージェントは、既存のコンテキストがコンテキストを提供するソフトウェアエンジニアリングタスクに優れていますが、スクラッチからプログラムを構築することは基本的に難しいです。既存のフレームワークでは、ドキュメントの読み込み、振る舞いの探索、コード合成をひとつのパスにまとめています。コード合成の前に仕様を強制する2段階のフレームワークであるSpecFirstを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (2026-07-29T17:42:47Z)
TRIM: Reducing AI-Generated CodeSlop via Agent Trajectory Minimization [57.14479960309637]
コーディングエージェントは、多くの下流タスクでコード生成を加速するためにますます使われています。その価値にもかかわらず、エージェント生成コードは、対応する人間による実装よりも大きく、冗長である傾向がある。原因はエージェント自身の検索プロセスにあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2026-07-20T17:06:19Z)
Agents All the Way Down; A Methodology for Building Custom AI Agents from Substrate to Production [1.0499611180329804]
片端から端まで構築する方法を定めているプラクティスは公開されていない。この記事では、プラクティスを方法論としてAgens All the Way Downを書きます。オープンソースのLAMBプラットフォームのカスタムエージェントであるAACから蒸留された。
論文参考訳（メタデータ） (2026-06-10T09:44:54Z)
Aethon: A Reference-Based Replication Primitive for Constant-Time Instantiation of Stateful AI Agents [2.482704504780545]
Aethonは、ステートフルAIエージェントのほぼ一定時間インスタンス化のための、参照ベースのレプリケーションプリミティブである。本稿では,Aethonの基盤となる概念的フレームワーク,システムアーキテクチャ,メモリモデルについて述べる。複雑性、スケーラビリティ、マルチエージェントオーケストレーション、エンタープライズガバナンスにおけるその影響を分析します。
論文参考訳（メタデータ） (2026-04-13T23:23:15Z)
Agent Mentor: Framing Agent Knowledge through Semantic Trajectory Analysis [4.365760422569902]
我々は、Agent Mentorオープンソースライブラリの一部として実装された分析パイプラインを紹介する。システムの監視と漸進的な適応によって、他のエージェントの振る舞いを定義する。パイプラインは、エージェントの知識に修正命令を体系的に注入することで、パフォーマンスを向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (2026-04-12T08:02:54Z)
Monadic Context Engineering [59.95390010097654]
本稿では,エージェント設計の正式な基盤を提供するために,モナディックコンテキストエンジニアリング(MCE)を紹介する。我々は、モナドがロバストなコンポジションをどのように実現し、Applicativesが並列実行に原則化された構造を提供し、また、モナドトランスフォーマーがこれらの機能の体系的なコンポジションをどのように可能にしているかを実証する。この階層化されたアプローチにより、開発者は、単純で独立した検証可能なコンポーネントから、複雑でレジリエントで効率的なAIエージェントを構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2025-12-27T01:52:06Z)
Agint: Agentic Graph Compilation for Software Engineering Agents [0.0]
Agintはエージェントグラフコンパイラ、インタプリタ、ランタイムである。自然言語命令を型付きエフェクト対応コードDAGに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-11-24T19:10:47Z)
Gödel Agent: A Self-Referential Agent Framework for Recursive Self-Improvement [112.04307762405669]
G"odel AgentはG"odelマシンにインスパイアされた自己進化型フレームワークである。 G"odel Agentは、パフォーマンス、効率、一般化性において手作業によるエージェントを上回る、継続的な自己改善を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-06T10:49:40Z)
AgentKit: Structured LLM Reasoning with Dynamic Graphs [91.09525140733987]
多機能エージェントのための直感的なLCMプロンプトフレームワーク(AgentKit)を提案する。 AgentKitは、単純な自然言語プロンプトから複雑な"思考プロセス"を明示的に構築するための統一されたフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-17T15:40:45Z)
Self-Infilling Code Generation [60.12883980846781]
自動回帰デコードにインフィル操作を組み込んだ汎用フレームワークであるセルフインフィルコード生成を導入する。我々は,従来の復号化において,新しい割り込みとループ機構を導入するために,この機能を利用する。提案する復号処理は,複数のコード生成ベンチマークにおける正規性と品質の向上に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-29T16:02:06Z)

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。