論文の概要: Self-Organizing Multi-Agent Systems for Continuous Software Development
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.25928v1
- Date: Thu, 26 Mar 2026 21:43:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-30 21:49:48.286179
- Title: Self-Organizing Multi-Agent Systems for Continuous Software Development
- Title(参考訳): 継続的ソフトウェア開発のための自己組織化マルチエージェントシステム
- Abstract要約: TheBotCompanyは、継続的マルチエージェントソフトウェア開発のためのオープンソースのオーケストレーションフレームワークである。
TheBotCompanyは、(1)マイルストーン駆動開発のための3段階のステートマシン(実行から検証までの戦略)、(2)マネージャエージェントがプロジェクトニーズに基づいて動的に雇用、割り当て、消防を行う自己組織化エージェントチーム、(3)非同期ヒューマン監視の3つの重要なイノベーションを紹介している。
TheBotCompanyは、チームの適応パターン、マイルストーン完了率、コスト効率、コード品質を計測し、数日間の継続的開発で現実世界のソフトウェアプロジェクトで評価します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.71353057601951
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Model-based multi-agent systems have shown promise in automating software development tasks. However, most vibe code systems focus on completing small tasks and incremental code changes, leaving persistent, continuous software development largely unexplored. We present TheBotCompany, an open-source orchestration framework for continuous multi-agent software development. TheBotCompany introduces three key innovations: (1) a three-phase state machine (Strategy to Execution to Verification) for milestone-driven development, (2) self-organizing agent teams where manager agents dynamically hire, assign, and fire worker agents based on project needs, and (3) asynchronous human oversight. We evaluate TheBotCompany on real-world software projects over multiple days of continuous development, measuring team adaptation patterns, milestone completion rates, cost efficiency, and code quality. Our results demonstrate that the self-organizing approach enables effective long-term software development with measurable progress, while the verification phase catches defects that would otherwise persist.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデルに基づくマルチエージェントシステムでは、ソフトウェア開発タスクの自動化が約束されている。
しかしながら、ほとんどのバイブなコードシステムは、小さなタスクの完了と漸進的なコード変更に重点を置いています。
TheBotCompanyは、継続的マルチエージェントソフトウェア開発のためのオープンソースのオーケストレーションフレームワークである。
TheBotCompanyは、(1)マイルストーン駆動開発のための3段階のステートマシン(実行から検証までの戦略)、(2)マネージャエージェントがプロジェクトニーズに基づいて動的に雇用、割り当て、消防を行う自己組織化エージェントチーム、(3)非同期ヒューマン監視の3つの重要なイノベーションを紹介している。
TheBotCompanyは、チームの適応パターン、マイルストーン完了率、コスト効率、コード品質を計測し、数日間の継続的開発で現実世界のソフトウェアプロジェクトで評価します。
その結果、自己組織化アプローチは、測定可能な進歩で効果的な長期ソフトウェア開発を可能にする一方で、検証フェーズは、それ以外は持続する欠陥をキャッチできることを示した。
関連論文リスト
- Effective Strategies for Asynchronous Software Engineering Agents [52.76455094324273]
本稿では,集中型タスクデリゲート,非同期実行,独立したワークスペースという,3つのSWEプリミティブに根ざした構造化マルチエージェント協調パラダイムを導入する。
CAIDは,紙再生タスク(PaperBench)では26.7%,Pythonライブラリ開発タスクでは14.3%,単一エージェントベースラインでは26.7%の精度向上を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-23T02:26:35Z) - EmboCoach-Bench: Benchmarking AI Agents on Developing Embodied Robots [68.29056647487519]
Embodied AIは、高忠実度シミュレーションと大規模データ収集によって実現されている。
しかし、このスケーリング能力は、労働集約的な手作業の監視に依存しているため、いまだにボトルネックになっている。
実装ポリシーを自律的に構築するための LLM エージェントの能力を評価するベンチマークである textscEmboCoach-Bench を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-29T11:33:49Z) - A Viable Paradigm of Software Automation: Iterative End-to-End Automated Software Development [41.295627885484855]
本稿では、反復的なエンドツーエンド自動ソフトウェア開発パラダイムであるAutoSWのビジョンを示す。
分析計画-実装-デリバリループで動作し、人間のパートナーとしてのAIシステムが第一級アクターになる。
結果はAutoSWが実行可能なソフトウェアをうまく提供できることを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-19T09:57:49Z) - LoCoBench-Agent: An Interactive Benchmark for LLM Agents in Long-Context Software Engineering [90.84806758077536]
textbfLoCoBench-Agentは,大規模言語モデル(LLM)エージェントを現実的,長期的ソフトウェア工学で評価するための総合的な評価フレームワークである。
我々のフレームワークは、LoCoBenchの8000のシナリオを対話型エージェント環境に拡張し、マルチターン会話の体系的評価を可能にする。
我々のフレームワークは,8つの特殊なツール(ファイル操作,検索,コード解析)をエージェントに提供し,それを10Kから1Mトークンの範囲で評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-17T23:57:24Z) - SEAgent: Self-Evolving Computer Use Agent with Autonomous Learning from Experience [71.82719117238307]
本稿では,コンピュータ利用エージェントが不慣れなソフトウェアとのインタラクションを通じて進化することを可能にするエージェント型自己進化フレームワークSEAgentを提案する。
我々は、OS-World内の5つの新しいソフトウェア環境におけるSEAgentの有効性を検証する。
当社のアプローチは,競合するオープンソースCUAに比べて,11.3%から34.5%という,23.2%の大幅な改善を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-06T17:58:46Z) - AgentMesh: A Cooperative Multi-Agent Generative AI Framework for Software Development Automation [0.0]
ソフトウェア開発タスクの自動化に複数のLCMエージェントを併用したPythonベースのフレームワークを提案する。
AgentMeshでは、Planner、Coder、Debugger、Reviewerといった特殊なエージェントが協力して、ハイレベルな要件を完全に実現されたコードに変換する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-26T10:10:02Z) - Code with Me or for Me? How Increasing AI Automation Transforms Developer Workflows [60.04362496037186]
本研究は,コーディングエージェントと開発者インタラクションを制御した最初の研究である。
我々は,2つの主要な協調型およびエージェント型符号化アシスタントの評価を行った。
結果から,エージェントはコピロトを超える方法で開発者を支援することができることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-10T20:12:54Z) - Vibe Coding vs. Agentic Coding: Fundamentals and Practical Implications of Agentic AI [0.36868085124383626]
レビューでは、AI支援ソフトウェア開発の新たなパラダイムとして、バイブコーディングとエージェントコーディングの2つを包括的に分析している。
Vibeのコーディングは、インプットベースで対話的なインタラクションを通じて、直感的で、ループ内の人間間インタラクションを強調する。
エージェントコーディングは、最小限の介入でタスクを計画、実行、テスト、反復できる目標駆動エージェントを通じて、自律的なソフトウェア開発を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-26T03:00:21Z) - Bot-Driven Development: From Simple Automation to Autonomous Software Development Bots [10.364014177847201]
ボット駆動開発(BotDD)は、ボットがコーディング、テスト、プロジェクト管理において積極的な役割を負う、変革的なシフトである。
本稿では,ボット駆動開発が従来の開発役割,特にドライバ・ナビゲータのダイナミクスにどのように影響するかを考察する。
本稿では,ボット駆動開発における課題に対処する研究課題として,開発者のためのスキル開発,ヒューマン・ボット・トラスト・ダイナミクス,最適割り込み頻度,倫理的考察を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-25T05:21:23Z) - Human-In-the-Loop Software Development Agents [12.830816751625829]
大規模言語モデル(LLM)ベースのソフトウェアエンジニアリングのためのマルチエージェントパラダイムを導入し、ソフトウェア開発タスクを自動的に解決する。
本稿では,ソフトウェア開発のためのHuman-in-the-loop LLMベースのエージェントフレームワーク(HULA)を紹介する。
私たちは社内使用のために、HULAフレームワークをAtlassianに設計、実装、デプロイしています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-19T23:22:33Z) - HyperAgent: Generalist Software Engineering Agents to Solve Coding Tasks at Scale [16.716880943539376]
大規模言語モデル(LLM)がソフトウェア工学(SE)に革命をもたらした
最近の進歩にもかかわらず、これらのシステムは一般的に特定のSE関数用に設計されている。
我々は,多種多様なSEタスクに対処するために設計された,革新的な汎用マルチエージェントシステムHyperAgentを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-09T19:35:34Z) - Agent-Driven Automatic Software Improvement [55.2480439325792]
本提案は,Large Language Models (LLMs) を利用したエージェントの展開に着目して,革新的なソリューションの探求を目的とする。
継続的学習と適応を可能にするエージェントの反復的性質は、コード生成における一般的な課題を克服するのに役立ちます。
我々は,これらのシステムにおける反復的なフィードバックを用いて,エージェントの基盤となるLLMをさらに微調整し,自動化されたソフトウェア改善のタスクに整合性を持たせることを目指している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-24T15:45:22Z) - ChatDev: Communicative Agents for Software Development [84.90400377131962]
ChatDevはチャットを利用したソフトウェア開発フレームワークで、特別なエージェントがコミュニケーション方法についてガイドされる。
これらのエージェントは、統一された言語ベースのコミュニケーションを通じて、設計、コーディング、テストフェーズに積極的に貢献する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-16T02:11:34Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。