Agentic Artifact Creationを259研究で整理、AI成果物の検証原則を提示

要約

本サーベイは、AIが成果物を状態付きで構築・修正し、途中の観測結果で後続 действийを変える「agentic artifact creation」を定義した。2026年8月20日までの259件を調査し、定義に合うシステム230件とベンチマーク29件を、6種類の成果物に分けて比較した。構成要素を成果物のOperational Representation、Construction Policy、Runtime Verificationとして整理し、フィードバックを修復に結び付け、変更後に影響範囲を再検証する原則を示した。分解は局所的な複雑さを下げる一方、調整と再構成のコストを増やす。生成モデルと同じ偏りを持つ評価器は、独立した証拠をほとんど加えない場合がある。