論文の概要: Beyond the 'Diff': Addressing Agentic Entropy in Agentic Software Development

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.16323v2
• Date: Tue, 21 Apr 2026 08:30:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-04 02:32:13.886161
• Title: Beyond the 'Diff': Addressing Agentic Entropy in Agentic Software Development
• Title（参考訳）: ディフ」を超えて - エージェントソフトウェア開発におけるエージェントのエントロピーに対処する
• Authors: Matteo Casserini, Alessandro Facchini, Andrea Ferrario,
• Abstract要約: エージェントによる決定が時間やツールコール,アーキテクチャ境界を越えてどのように展開されるかを明らかにする,プロセス指向の説明可能性フレームワークを提案する。 私たちのアプローチは、既存のレビュープラクティスを置き換えるのではなく、補完するインテントレベルのテレメトリを提供します。 認知的ドリフトをコード品質と並んで第一級の関心事として扱うことで、エージェントの監視に必要な人間の理解の最小レベルを安定的に維持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.371764229953165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As autonomous coding agents become deeply embedded in software development workflows, their high operational velocity introduces a critical oversight challenge: the accumulating divergence between agentic actions and architectural intent. We term this process agentic entropy: a systemic drift that traditional code diff-based and HCXAI methods fail to capture, as they address local outputs rather than global agentic behaviour. To close this gap, we propose a process-oriented explainability framework that exposes how agentic decisions unfold across time, tool calls, and architectural boundaries. Built around three pillars (conformity seeding, reasoning monitoring, and a causal graph interface) our approach provides intent-level telemetry that complements, rather than replaces, existing review practices. We demonstrate its relevance across two user profiles: lay users engaged in vibe coding, who gain structural visibility otherwise masked by functional success; and professional developers, who gain richer contextual grounding for code review without increased overhead. By treating cognitive drift as a first-class concern alongside code quality, our framework supports the minimum level of human comprehension required for agentic oversight to remain substantive.
• Abstract（参考訳）: 自律的なコーディングエージェントがソフトウェア開発ワークフローに深く浸透するにつれ、その高い運用速度は、エージェントアクションとアーキテクチャ意図の相違を蓄積する、重要な監視課題をもたらします。 従来のコード差分法とHCXAIメソッドは、グローバルなエージェント動作ではなく、ローカルな出力に対処するので、キャプチャーに失敗する。 このギャップを埋めるために、エージェントによる決定が時間、ツール呼び出し、アーキテクチャの境界を越えてどのように広がるかを明らかにするプロセス指向の説明可能性フレームワークを提案する。 当社のアプローチは,3つの柱(コンフォーマルシード,推論監視,因果グラフインターフェース)を中心に構築されています。 ビブコーディングに従事し、機能的な成功を隠蔽して構造的な可視性を得る、プロの開発者がオーバーヘッドを増大させることなく、コードレビューのよりリッチな土台を得る、という2つのユーザプロファイルに関連性を示す。 認知的ドリフトをコード品質と並んで第一級の関心事として扱うことで、エージェントの監視に必要な人間の理解の最小レベルを安定的に維持する。

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