論文の概要: Meta-Engineering Harnesses for AI-Native Software Production: A Contract-Driven Adversarial Verification Architecture with Early Deployment Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.25665v1
• Date: Mon, 25 May 2026 10:15:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 19:50:19.650027
• Title: Meta-Engineering Harnesses for AI-Native Software Production: A Contract-Driven Adversarial Verification Architecture with Early Deployment Report
• Title（参考訳）: AI-Native Software Productionのためのメタエンジニアリングのハーネス: 早期デプロイレポートを備えたコントラクト駆動の逆検証アーキテクチャ
• Authors: Satadru Sengupta, Tamunokorite Briggs, Ivan Myshakivskyi,
• Abstract要約: 運用および製品機能要件を明示的な契約に変換する,ソフトウェア生産アーキテクチャを提案する。 本稿では,2パスのコントラクトコンパイルを含む階層アーキテクチャについて述べる。 数週間にわたって17の機能にまたがる初期の運用デプロイメントの結果を報告します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: AI-native software development is often evaluated at the level of individual models, prompts, or generated artifacts. This framing is insufficient for production environments where software must be continuously produced, verified, deployed, maintained, and adapted across many operational contexts and long time horizons. We present a meta-engineering harness: a software-production architecture that transforms operational and product feature requirements into explicit contracts, routes work through role-specialized AI agents, performs independent and adversarial verification, and continuously improves itself through structured failure classification and outer-loop calibration. The harness is designed for settings in which software delivery is not a one-time project but an ongoing operating function. In our motivating application, CTO-as-a-service for small service firms, the system manages websites, booking flows, payment systems, backoffice workflow automations, and AI-agent interfaces as continuously evolving technical infrastructure rather than one-off deliverables. We describe the layered architecture, including two-pass contract compilation, persistent markdown memory with specialization records, attention-based and independence-based verifications, a four-way failure arbiter, and outer-loop calibration. We report results from an early production deployment spanning 17 features over several weeks, including a detailed in-app payments case study that revealed contract incompleteness and verification-boundary issues. These observations directly drove targeted improvements to the harness. The contribution is an implemented, measurable, and extensible verification architecture for making AI-native service-as-a-software production reliable, auditable, and improvable over time.
• Abstract（参考訳）: AIネイティブなソフトウェア開発は、個々のモデル、プロンプト、生成されたアーティファクトのレベルで評価されることが多い。 このフレーミングは、ソフトウェアを継続的に生産し、検証し、デプロイし、保守し、多くの運用状況と長期間の水平線に適応させなければならない運用環境では不十分である。 本稿では,運用および製品機能要件を明示的な契約に変換し,役割特定AIエージェントを経由し作業を行い,独立性および敵性検証を行い,構造化された障害分類と外ループキャリブレーションを通じて継続的に改善する,メタエンジニアリングハーネスを提案する。 このハーネスは、ソフトウェアデリバリが一度のプロジェクトではなく、進行中の運用機能であるような設定のために設計されている。 当社のモチベーションアプリケーションである中小企業のCTO-as-a-Serviceでは、Webサイト、予約フロー、支払いシステム、バックオフィスワークフロー自動化、AIエージェントインターフェースを、ワンオフデリバリではなく、継続的に進化する技術的インフラストラクチャとして管理しています。 本稿では,2パス契約のコンパイル,特化記録付き永続的マークダウンメモリ,アテンションベースおよび独立性に基づく検証,4方向故障オービタ,ループ外キャリブレーションなどの階層アーキテクチャについて述べる。 契約の不完全性と検証バウンダリの問題を明らかにするアプリ内支払いケーススタディを含む,数週間にわたって17の機能にまたがる早期運用デプロイメントの結果を報告する。 これらの観測により、目標とするハーネスの改良が進められた。 このコントリビューションは、AIネイティブなサービス・アズ・ア・ソフトウェア・プロダクションを信頼性があり、監査可能で、改善可能なものにするための、実装された、測定可能な、拡張可能な検証アーキテクチャである。

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