論文の概要: AgentLogs: A Dataset for Opening the Black Box of GitHub's Cloud Agent
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.29204v1
- Date: Sat, 29 Aug 2026 11:38:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-01 18:31:30.875944
- Title: AgentLogs: A Dataset for Opening the Black Box of GitHub's Cloud Agent
- Title（参考訳）: AgentLogs: GitHubのクラウドエージェントのブラックボックスを開くデータセット
- Abstract要約: AgentLogsは、GitHub上のエージェントアクティビティの大規模なデータセットである。
307,416のエージェントタスクと,1,812,362のパブリックリポジトリの35,810の549,239のエージェントセッションで構成されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8644909837301148
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative AI-based software engineering agents are becoming routine contributors to real-world software projects. On GitHub, developers can assign tasks to the Copilot cloud agent, which autonomously explores the repository, edits code, runs commands, and opens or reviews pull requests, producing a detailed log of every step along the way. While existing datasets capture outcomes of agent contributions, such as agent-authored pull requests, the process by which agents produce these contributions remains largely unexplored. To address this gap, we introduce AgentLogs, a large-scale dataset of agent activity on GitHub. AgentLogs comprises 307,416 agent tasks and 549,239 agent sessions in 35,810 of the 1,812,362 popular public repositories that we scanned, together with 64,255,174 session log entries that record each agent run step by step, including prompts, intermediate reasoning, tool calls (e.g., file edits, git operations, and GitHub interactions), and token usage. By exposing not only what agents contribute but also how they work, AgentLogs enables research on agent behavior, efficiency and cost, task formulation, failure modes, and human-agent collaboration in agentic software engineering.
- Abstract（参考訳）: 生成AIベースのソフトウェアエンジニアリングエージェントは、現実のソフトウェアプロジェクトに常連コントリビュータになりつつある。
GitHubでは、Copilotクラウドエージェントにタスクを割り当て、リポジトリを自律的に探索し、コードを編集し、コマンドを実行し、プルリクエストをオープンまたはレビューし、途中ですべてのステップの詳細なログを生成する。
既存のデータセットは、エージェント認可のプルリクエストのようなエージェントコントリビューションの結果をキャプチャするが、エージェントがこれらのコントリビューションを生成するプロセスは、ほとんど探索されていないままである。
このギャップに対処するため、GitHub上のエージェントアクティビティの大規模データセットであるAgentLogsを紹介します。
AgentLogsは307,416件のエージェントタスクと、私たちがスキャンした1,812,362のパブリックリポジトリの35,810件の549,239件のエージェントセッションと、プロンプト、中間推論、ツールコール(ファイル編集、git操作、GitHub操作など)、トークンの使用を含む、各エージェントの実行ステップを記録する64,255,174件のセッションログエントリで構成されています。
AgentLogsは、貢献するエージェントだけでなく、どのように機能するかを明らかにすることで、エージェントの振る舞い、効率とコスト、タスクの定式化、障害モード、エージェントソフトウェアエンジニアリングにおける人間とエージェントのコラボレーションの研究を可能にする。
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