論文の概要: The End of Software Engineering: How AI Agents Are Fundamentally Restructuring the Software Paradigm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.05608v1
- Date: Thu, 04 Jun 2026 02:30:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-05 22:39:44.496792
- Title: The End of Software Engineering: How AI Agents Are Fundamentally Restructuring the Software Paradigm
- Title（参考訳）: ソフトウェアエンジニアリングの終わり:AIエージェントがソフトウェアパラダイムを根本的に再構築する方法
- Abstract要約: AIエージェントの出現は、漸進的な改善ではなく、ソフトウェアパラダイムの根本的な再構築である、と我々は主張する。
私たちはエージェントエンジニアリングという概念を創発的な規律として紹介します -- 学習、制御モデル、人間の役割という中核的な目的において、ソフトウェアエンジニアリングとは別のものです。
セルフ進化エージェントエコシステムに向けた4段階のロードマップで締めくくります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: For over half a century, software engineering has operated on a foundational premise: human engineers decompose problems, encode decision logic into static code, and manually adapt that code as requirements evolve. This paper argues that the emergence of AI agents -- systems where large language models serve as the primary reasoning engine, dynamically generating and discarding code as an instrumental resource -- constitutes not an incremental improvement but a fundamental restructuring of the software paradigm. Drawing on first-principles analysis of complexity scaling, we formalize the distinction between traditional software (where code is the carrier of decision logic) and agentic systems (where code is ephemeral tooling for an LLM-driven reasoning loop). We trace the historical arc from licensed software to SaaS to what we term Agent-as-a-Service (AaaS), showing that each shift transferred additional complexity away from end-users. We introduce the concept of Agentic Engineering as an emergent discipline -- distinct from software engineering in its core object of study, control model, and human role. Through analysis of recent benchmark evidence including SWE-bench Verified, EvoClaw, and LangChain's multi-agent coordination studies, we demonstrate both the transformative potential of the agentic paradigm and its current limitations. We conclude with a four-stage roadmap toward self-evolving agent ecosystems and concrete recommendations for practitioners navigating this transition.
- Abstract（参考訳）: ヒューマンエンジニアは問題を分解し、決定ロジックを静的コードにエンコードし、要求が進化するにつれて手動でコードを適用する。
大規模言語モデルが主要な推論エンジンとして機能し、インストゥルメンタルリソースとしてコードを動的に生成・破棄するシステムであるAIエージェントの出現は、漸進的な改善ではなく、ソフトウェアパラダイムの根本的な再構築である、と論じる。
複雑性スケーリングの第一原理解析に基づいて、従来のソフトウェア(コードが決定ロジックのキャリアである)とエージェントシステム(コードがLLM駆動推論ループの一時的なツールである)の区別を定式化します。
私たちは、ライセンスされたソフトウェアからSaaS、AaaS(Agent-as-a-Service)と呼ばれるものまで、歴史的なアークをトレースし、それぞれのシフトが、エンドユーザーからさらに複雑なものへと移行したことを示している。
私たちはエージェントエンジニアリングという概念を創発的な規律として紹介します -- 学習、制御モデル、人間の役割という中核的な目的において、ソフトウェアエンジニアリングとは別のものです。
SWE-bench Verified、EvoClaw、LangChainのマルチエージェントコーディネーション研究を含む最近のベンチマークエビデンスの分析を通じて、エージェントパラダイムの変換ポテンシャルと現在の制限の両方を実証する。
我々は、セルフ進化エージェントエコシステムに向けた4段階のロードマップと、この移行をナビゲートする実践者のための具体的なレコメンデーションで締めくくります。
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