[Paper] Agint: 소프트웨어 엔지니어링 에이전트를 위한 Agentic Graph Compilation

Source: arXiv

Abstract

LLM 기반 코딩 에이전트가 점점 보편화되고 있지만 여전히 컨텍스트 관리, 지연 시간, 신뢰성, 재현성 및 확장성 측면에서 어려움을 겪고 있습니다. 우리는 Agint라는 에이전트형 그래프 컴파일러, 인터프리터, 런타임을 제시합니다. Agint은 자연어 명령을 타입이 지정된, 효과를 인식하는 코드 DAG(Directed Acyclic Graph)로 점진적이고 계층적으로 변환합니다. Agint은 의미 그래프 변환에 기반한 명시적 타입 층(텍스트 → 데이터 → 스펙 → 코드)을 도입하고, 하이브리드 LLM‑및‑함수 기반 JIT 런타임을 제공합니다. 이를 통해 동적 그래프 정제, 재현 가능하고 최적화 가능한 실행, 추측적 평가, 기존 개발자 도구와의 상호 운용성을 가능하게 합니다.

Agint의 타입이 지정된 그래프 바인딩은 신뢰성을 향상시키고, 코드베이스를 구조적으로 동시 구성할 수 있게 하여, 더 작고 빠른 모델, 낮은 지연 시간, 효율적인 컨텍스트 활용, 높은 처리량을 지원하는 가속화된 개발을 가능하게 합니다. 계층적 컴파일은 확장 가능한 그래프 편집을 허용하고, 그래프 구조는 재현성과 효율적인 병렬 생성을 지원합니다.

Agint은 조합 가능한 Unix‑스타일 툴체인을 제공합니다:

• dagify – DAG 컴파일러
• dagent – 하이브리드 JIT 런타임
• schemagin – 스키마 생성기
• datagin – 데이터 변환기

이 구성 요소들은 실시간, 저지연 코드 및 데이터 흐름 생성을 가능하게 합니다. 인간 개발자와 코딩 에이전트는 Agint CLI를 통해 그래프를 정제하고, 비기술 사용자는 Agint Flow GUI를 사용해 시각적 편집, 대화형 정제, 디버깅을 수행함으로써 프로토타입 에이전트 워크플로를 프로덕션 코드로 전환합니다. 이 지속적인 공동 창작 모델은 팀이 빠르게 프로토타입을 만들고, 원활하게 정제하며, 신뢰성 있게 배포하도록 돕습니다. 자연어, 컴파일러 방법, 개발자 도구를 연결하여 대규모에서 조합 가능하고 팀 중심적인 코딩 에이전트의 새로운 세대를 가능하게 합니다.

Comments

• 18 페이지, 5 그림
• NeurIPS 2025 제출: Agentic Era의 딥 러닝을 위한 코드

Subjects

• 소프트웨어 공학 (cs.SE)
• 머신 러닝 (cs.LG)

Citation

@article{chivukula2025agint,
  title   = {Agint: Agentic Graph Compilation for Software Engineering Agents},
  author  = {Abhiram Chivukula},
  journal = {arXiv preprint arXiv:2511.19635},
  year    = {2025},
  url     = {https://arxiv.org/abs/2511.19635}
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• arXiv: 2511.19635
• DOI: 10.48550/arXiv.2511.19635

Submission History

• v1 – 2025년 11월 24일 월요일 19:10:47 UTC (1,554 KB) – Abhiram Chivukula 제출.