論文の概要: Terminal Agents: A Survey of AI Agents in Command-Line Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.20485v1
- Date: Thu, 20 Aug 2026 18:16:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-24 14:49:32.153676
- Title: Terminal Agents: A Survey of AI Agents in Command-Line Environments
- Title（参考訳）: ターミナルエージェント: コマンドライン環境におけるAIエージェントの調査
- Abstract要約: 大規模言語モデルエージェントは、ターミナルを通してますます行動するが、既存の調査は、ソフトウェア工学、ツールの使用、コンピュータ利用の研究にまたがって端末による振る舞いを分散させている。
我々は,端末エージェントを,端末コマンドの実行,テキストフィードバック,ステートフルな環境相互作用を介し,進行を伴う動作を主とするシステムとみなす。
我々の合成は、実現された行動はモデル、インターフェース、ハーネス、ランタイム、環境によって共同で形成されていることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.48222742145474
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language model agents increasingly act through terminals, yet existing surveys disperse terminal-mediated behavior across software engineering, tool use, and computer-use research. We regard terminal agents as systems whose dominant progress-bearing action--observation loop is mediated by terminal command execution, textual feedback, and stateful environment interaction. Using terminal-mediated execution as an organizing lens, this survey establishes workload-level boundaries and connects system architecture, competence acquisition, and evaluation through a seven-dimensional terminal competence profile. Our synthesis shows that realized behavior is jointly shaped by the model, interface, harness, runtime, and environment. Executable trajectories ground learning in action consequences, verification, and recovery, whereas prevailing evaluations emphasize final outcomes and expose process quality, recovery, and governance unevenly. Bounded fixed-condition diagnostics illustrate two implications: benchmark families expose different process signals, and matched system comparisons reveal benchmark-dependent performance and limits of component attribution. These findings motivate explicit reporting of system and runtime conditions, supported by replayable traces and process-level evidence. The framework provides a unified basis for studying terminal-mediated agency across software engineering and emerging application domains.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルエージェントは、ターミナルを通してますます行動するが、既存の調査は、ソフトウェア工学、ツールの使用、コンピュータ利用の研究にまたがって端末による振る舞いを分散させている。
我々は,端末エージェントを,端末コマンドの実行,テキストフィードバック,ステートフルな環境相互作用を介し,進行を伴う動作を主とするシステムとみなす。
本研究は, 端末による実行を組織レンズとして使用し, 作業負荷レベルの境界を確立し, システムアーキテクチャ, 能力獲得, 評価を7次元端末コンピテンスプロファイルを介して接続する。
我々の合成は、実現された行動はモデル、インターフェース、ハーネス、ランタイム、環境によって共同で形成されていることを示している。
実行可能な軌道は、行動の結果、検証、回復において基礎となる学習であり、一方、一般的な評価は最終結果を強調し、プロセスの品質、回復、ガバナンスを不均一に公開する。
境界付き固定条件診断では、2つの意味が示される: ベンチマークファミリは異なるプロセス信号を公開する。
これらの発見は、リプレイ可能なトレースとプロセスレベルのエビデンスによって支持された、システムと実行条件の明示的な報告を動機付けている。
このフレームワークは、ソフトウェアエンジニアリングと新興アプリケーションドメインにまたがる端末経由のエージェンシーを研究するための統一された基盤を提供する。
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