論文の概要: The Specification Gap: Coordination Failure Under Partial Knowledge in Code Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.24284v1
• Date: Wed, 25 Mar 2026 13:18:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-26 21:06:11.305967
• Title: The Specification Gap: Coordination Failure Under Partial Knowledge in Code Agents
• Title（参考訳）: 仕様ギャップ:コードエージェントの部分的知識下での調整失敗
• Authors: Camilo Chacón Sartori,
• Abstract要約: 2エージェント統合の精度は、詳細が削除されると58%から25%に低下する。 因子的回復実験により、完全な仕様を復元するだけで、単一エージェントの天井が回復することが示された。 このギャップは単に隠された情報の結果ではなく、共有された決定なしに互換性のあるコードを生成することの難しさを反映している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When multiple LLM-based code agents independently implement parts of the same class, they must agree on shared internal representations, even when the specification leaves those choices implicit. We study this coordination problem across 51 class-generation tasks, progressively stripping specification detail from full docstrings (L0) to bare signatures (L3), and introducing opposing structural biases (lists vs. dictionaries) to stress-test integration. Three findings emerge. First, a persistent specification gap: two-agent integration accuracy drops from 58% to 25% as detail is removed, while a single-agent baseline degrades more gracefully (89% to 56%), leaving a 25--39 pp coordination gap that is consistent across two Claude models (Sonnet, Haiku) and three independent runs. Second, an AST-based conflict detector achieves 97% precision at the weakest specification level without additional LLM calls, yet a factorial recovery experiment shows that restoring the full specification alone recovers the single-agent ceiling (89%), while providing conflict reports adds no measurable benefit. Third, decomposing the gap into coordination cost (+16 pp) and information asymmetry (+11 pp) suggests that the two effects are independent and approximately additive. The gap is not merely a consequence of hidden information, but reflects the difficulty of producing compatible code without shared decisions. These results support a specification-first view of multi-agent code generation: richer specifications are both the primary coordination mechanism and the sufficient recovery instrument.
• Abstract（参考訳）: 複数のLLMベースのコードエージェントが独立して同じクラスの一部を実装する場合、仕様がそれらの選択を暗黙的に残したとしても、同じ内部表現に合意しなければならない。 本研究では,51のクラス生成タスクにまたがるコーディネーション問題について検討し,仕様の詳細をフルドクストリング (L0) からベアシグネチャ (L3) に段階的に取り除き,ストレス-テスト統合に反する構造バイアス (リスト対辞書) を導入する。 3つの発見がある。 まず、持続的な仕様ギャップ:2エージェント統合の精度は詳細が削除されるにつれて58%から25%に低下する一方、単一エージェントベースラインはより優雅に低下する(89%から56%)。 第2に、ASTベースの競合検知器は、LCMコールを追加せずに、最も弱い仕様レベルで97%の精度を達成するが、決定的回復実験により、完全な仕様の復元だけでは、単一エージェントの天井(89%)を回復する一方で、競合レポートを提供することで、測定可能な利益が得られないことが示されている。 第3に、このギャップを調整コスト(+16 pp)と情報非対称性(+11 pp)に分解すると、2つの効果は独立であり、ほぼ加法的であることが示唆される。 このギャップは単に隠された情報の結果ではなく、共有された決定なしに互換性のあるコードを生成することの難しさを反映している。 これらの結果は、マルチエージェントコード生成の仕様ファーストビューをサポートします。

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