論文の概要: Assistance to Autonomy: A Systematic Literature Review of Agentic AI across the Software Development Life Cycle

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.15245v1
• Date: Thu, 14 May 2026 10:46:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-18 21:22:26.032911
• Title: Assistance to Autonomy: A Systematic Literature Review of Agentic AI across the Software Development Life Cycle
• Title（参考訳）: 自律性支援: ソフトウェア開発ライフサイクルにおけるエージェントAIの体系的文献レビュー
• Authors: Spyridon Alvanakis Apostolou, Jan Bosch, Helena Holmström Olsson,
• Abstract要約: 本研究は,ソフトウェア製品開発におけるエージェントシステムに関する現在の文献の包括的評価に寄与する。 また、高ボリュームSLRドメインのスクリーニングフェーズを自動化するためのAI支援ツールの形式での方法論的なコントリビューションも提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.241377338556251
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Agentic AI in software product development is increasingly adopted by organizations, yet the field lacks a consolidated synthesis of where adoption is mature, which architectural patterns dominate, and what limitations and coping mechanisms exist in industrial deployments. This systematic literature review addresses these gaps by establishing a body of knowledge as a starting point. Following Kitchenham guidelines, we queried four major research databases, obtaining over 1600 candidate publications. To handle this volume, we developed and validated a domain-agnostic multi-agent screening pipeline that extends prior LLM-assisted review tools by combining automatic metadata curation, inter-agent iterative dialogue, and conflict-resolution defaults that minimize false negatives. From the 92 manually verified primary studies, our thematic synthesis reveals that output verifiability is the primary enabler of agentic adoption: later SDLC phases, whose outputs are objectively evaluable through executable feedback, demonstrate the highest maturity and industrial presence, while earlier phases remain almost exclusively academic proofs-of-concept. We identify the Planner-Executor-Reviewer role specialization as the dominant architectural pattern, with the Reviewer agent implementing verifiability through executable feedback loops. Across all challenge categories, industrial mitigation strategies converge on confining agent actions to verifiable, bounded spaces. This study contributes a comprehensive characterization of the current literature on agentic systems in software product development, and a methodological contribution in the form of an AI-assisted tool to automate the screening phase in high-volume SLR domains.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア開発におけるエージェントAIは、組織によってますます採用されているが、その分野には、採用が成熟した場所、アーキテクチャパターンが支配する場所、産業展開における制限と対処メカニズムの総合的な合成が欠けている。 この体系的な文献は、知識の体系を出発点として確立することでこれらのギャップに対処する。 キッチェンハムのガイドラインに従って4つの主要な研究データベースを検索し、1600以上の候補論文を得た。 このボリュームを扱うために、我々は、自動メタデータキュレーション、エージェント間反復対話、偽陰性を最小限に抑えるコンフリクトデフォルトを組み合わせることで、従来のLCM支援レビューツールを拡張したドメインに依存しないマルチエージェントスクリーニングパイプラインを開発し、検証した。 後続のSDLCフェーズは、アウトプットが実行可能フィードバックによって客観的に評価可能であり、最も成熟度が高く、工業的存在を示す一方で、初期のフェーズはほとんど学術的な概念実証に留まっている。 我々は,Planner-Executor-Reviewerロールの専門化を主要なアーキテクチャパターンとみなし,Reviewerエージェントは実行可能なフィードバックループを通じて検証可能性を実装する。 あらゆる課題カテゴリにおいて、工業的緩和戦略は、検証可能な有界空間への収束剤作用に収束する。 本研究では,ソフトウェア製品開発におけるエージェントシステムに関する現在の文献の包括的特徴と,高ボリュームSLRドメインにおけるスクリーニングフェーズの自動化を目的としたAI支援ツールの形式への方法論的貢献について述べる。

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