論文の概要: Using Process Mining to Generate AI Agents from Software Engineering Process Records
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.04948v1
- Date: Mon, 06 Jul 2026 11:22:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-07 22:26:30.125613
- Title: Using Process Mining to Generate AI Agents from Software Engineering Process Records
- Title（参考訳）: プロセスマイニングを使ってソフトウェアエンジニアリングプロセスレコードからAIエージェントを生成する
- Abstract要約: AIエージェントをソフトウェアエンジニアリング(SE)チームに統合するという課題に対処する。
提案手法は,事前に定義されたSEロール語彙を用いて,プロジェクト固有のエージェントの役割を発見する。
概念実証として、確立されたオープンソースプロジェクトに我々のアプローチを適用しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6974371408199849
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Integrating AI agents into Software Engineering (SE) raises an important challenge: how can we specify and realize AI agents that work effectively alongside humans in hybrid SE teams? Determining the right granularity and separation of concerns for such agents is non-trivial. Coarse-grained agents may introduce unmanageable complexity, whereas micro-agents may create severe coordination overhead. Moreover, existing multi-agent SE frameworks typically rely on predefined role structures and do not account for project-specific characteristics or process adaptations. We address this by combining object-centric, imperative, and declarative process mining. Using event logs extracted from software repositories, our approach discovers project-specific agent roles using a predefined SE role vocabulary grounded in repository behavior and generates matching agent specifications and implementations. As proof-of-concept, we applied our approach to a well-established open-source project. We performed functional tests and an exploratory user study to determine how well the generated AI agent specifications are aligned with human expectations.
- Abstract（参考訳）: AIエージェントをソフトウェアエンジニアリング(SE)に統合することは、重要な課題を提起する。
このようなエージェントの適切な粒度の決定と関心の分離は簡単ではない。
粗粒のエージェントは管理不能な複雑さをもたらすが、マイクロエージェントは厳しい調整オーバーヘッドを引き起こす。
さらに、既存のマルチエージェントSEフレームワークは通常、事前に定義されたロール構造に依存しており、プロジェクト固有の特性やプロセス適応を考慮していない。
オブジェクト中心、命令型、宣言型プロセスマイニングを組み合わせることで、この問題に対処します。
ソフトウェアレポジトリから抽出したイベントログを用いて,リポジトリの振る舞いを基礎とした事前定義されたSEロール語彙を用いて,プロジェクト固有のエージェントロールを発見し,一致するエージェント仕様と実装を生成する。
概念実証として、確立されたオープンソースプロジェクトに我々のアプローチを適用しました。
我々は,生成したAIエージェントの仕様が人間の期待とどのように一致しているかを判断するために,機能テストと探索的ユーザスタディを実施した。
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