この論文は、大規模言語モデル（LLM）を使用したコード生成を超えて、AIエージェントがソフトウェアエンジニアリングのさまざまなタスク（コード生成、テスト、プログラム修正、アーキテクチャの検索、要件の理解、および適用など）を実行する可能性を探ります。 AIエージェントは、プログラム分析ツールの支援を受けて自律的にマイクロ意思決定を下し、開発チームの一員として機能できる「AIソフトウェアエンジニア」のビジョンを提示する。特に、開発者の意図を把握する「仕様推論」が信頼できるAIベースのソフトウェアワークフロー開発の核心であり、自動化されたソフトウェアエンジニアリングにおけるAIエージェントに対する信頼とAIベースの検証と検証（V&V）の重要性を強調する。
