論文の概要: Sema Code: Decoupling AI Coding Agents into Programmable, Embeddable Infrastructure
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.11045v1
- Date: Mon, 13 Apr 2026 06:20:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.361924
- Title: Sema Code: Decoupling AI Coding Agents into Programmable, Embeddable Infrastructure
- Title（参考訳）: Sema Code: AIコーディングエージェントをプログラマブルで組み込み可能なインフラストラクチャに分離する
- Authors: Huacan Wang, Jie Zhou, Ningyan Zhu, Shuo Zhang, Feiyu Chen, Jiarou Wu, Ge Chen, Chen Liu, Wangyi Chen, Xiaofeng Mou, Yi Xu,
- Abstract要約: Semaは、組み込み可能なプラガブルとフレームワークファーストという原則に基づいて構築された、オープンなAIコーディングフレームワークです。
Semaは、すべてのクライアント層からコアエージェントエンジンを分離する。
SemaはVSCodeエクステンションと、SemaClawという名前のマルチチャネルメッセージングゲートウェイを使用して、TelegramやFeishuといったプラットフォーム間でのエージェントインタラクションを統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.924525595609833
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: AI coding agents have become central to developer workflows, yet every existing solution locks its reasoning capabilities within a specific delivery form, such as a CLI, IDE plugin, or web application. This limitation creates systemic barriers when enterprises attempt to reuse these capabilities across heterogeneous engineering environments. To address this challenge, we present Sema Code, an open AI coding framework built on the principle of being embeddable, pluggable, and framework-first. Sema Code completely decouples the core agent engine from all client layers, publishing it as a standalone npm library that any runtime can drive programmatically. Built around this architecture, we designed eight key mechanisms: multi-tenant engine isolation, FIFO input queuing with safe session reconstruction, adaptive context compression, multi-agent collaborative scheduling, intelligent Todo-based process management, four-layer asynchronous permission control, three-tier ecosystem integration spanning MCP, Skills, and Plugins, and a background task framework with separated execution and observation privileges. These mechanisms collectively address the engineering challenges of transforming a complex agent engine into a shared, programmable core. Demonstrating its architectural versatility, the same Sema Core engine simultaneously powers a VSCode extension and a multi-channel messaging gateway, which we name SemaClaw, to unify agent interactions across platforms such as Telegram and Feishu. These represent two fundamentally different product forms sharing an identical reasoning kernel, differing only at the client layer.
- Abstract（参考訳）: AIコーディングエージェントは開発者のワークフローの中心になっているが、既存のソリューションはすべて、CLIやIDEプラグイン、Webアプリケーションなど、特定のデリバリ形式で推論機能をロックしている。
この制限は、企業が異質なエンジニアリング環境にまたがってこれらの機能を再利用しようとするときに、システム的障壁を生み出す。
この課題に対処するために、私たちは、組み込み可能、プラグイン可能、フレームワークファーストという原則に基づいて構築されたオープンAIコーディングフレームワークであるSema Codeを紹介します。
Sema Codeはすべてのクライアント層からコアエージェントエンジンを完全に分離し、任意のランタイムがプログラムで実行できるスタンドアロンのnpmライブラリとして公開します。
マルチテナントエンジンの分離、安全なセッション再構成によるFIFO入力キュー、適応コンテキスト圧縮、マルチエージェント協調スケジューリング、インテリジェントなTodoベースのプロセス管理、4層非同期パーミッション制御、MPP、スキル、プラグインにまたがる3層エコシステムの統合、実行と監視の特権を分離したバックグラウンドタスクフレームワーク。
これらのメカニズムは、複雑なエージェントエンジンを共有可能なコアに変換するというエンジニアリング上の課題に、まとめて対処する。
アーキテクチャの汎用性を実証するため、同じSema CoreエンジンがVSCodeエクステンションと、SemaClawという名前のマルチチャネルメッセージングゲートウェイを同時に使用して、TelegramやFeishuといったプラットフォーム間のエージェントインタラクションを統合する。
これらは基本的に異なる2つの製品形態を表し、同一の推論カーネルを共有し、クライアント層でのみ異なる。
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