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[AI学术] 协同修改应用代码与部署基础设施:AI 代理 PR 的因果研究

发布于:2026-10-13 22:00 最后更新:2026-10-14 02:30
#AI #Machine Learning #optimization

当前的软件工程代理大多在隔离沙箱中通过同步本地测试评估。然而,在协作仓库中部署新特性需要同时修改 CI/CD 流水线、容器和部署清单以及应用代码。由于代理缺乏部署感知,跨域修改会向异步集成流水线引入未验证的依赖。为隔离双域 PR(同时修改应用代码和部署基础设施)的因果集成开销,我们在 AIDev v5 与 MOSAIC-3M 两大数据集上共评估 26,999 条 PR,覆盖六种代理架构和对齐的人类基线。采用确定性的四层文件分类和精确的四维分层匹配框架,在条件可交换性下控制应用规模,提取集成指标。结果显示,代理主要充当应用编码者或编排工作者,维护任务占代理 PR 的 17.70%~25.41%。双域修改仅占代理 PR 的 4.48%~4.55%,但导致双峰式集成结果。第一种模式下,显式审查的贡献出现显著延迟,平均额外耗时 +13.13 小时,合并时间放大 3.24 倍,主要由 CI/CD 与部署清单触发。第二种模式中,维护者的门控出现结构性绕过:即使外部贡献者没有写权限,代理身份也使人工审查的概率下降 63.7% 相比人类同行。因此,43.1%~56.2% 的双域 PR 在不到 31 分钟的时间内静默合并,未经过检查。此类未审查的修改削弱了构建验证,凸显了部署感知基准和基于路径的严格访问控制的必要性。

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原文链接: https://arxiv.org/abs/2610.12849

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