本論文は、プログラミングの過程でAIエージェントの事前予測サポートがプログラミング効率に与える影響を評価するために、Codellaboratorと呼ばれる設計プローブLLMエージェントを開発および実験した研究です。 Codellaboratorは、エディタの活動と作業のコンテキストに基づいてプログラミングサポートを開始し、プロンプトのみ、プロアクティブエージェント、プロアクティブエージェントとプレゼンスとコンテキストの3つのインターフェイスバリアントを介してAIサポートの顕著な程度に基づく長所と短所を比較分析しました。 18人の参加者を対象とした実験の結果、事前予測エージェントはprompt-only方式より効率性を高めましたが、ワークフローを妨げる副作用も発生しました。しかし、プレゼンスインジケータとの相互作用のコンテキストサポートは、これらの妨害を軽減し、ユーザーのAIプロセス認識を向上させました。結論として、事前予測されたAIシステムの設計ナビゲーションと評価に貢献し、AI統合プログラミングワークフローの設計上の意味を提示します。ユーザー制御、所有権、コードの理解に関する矛盾も強調され、プログラミングプロセスに合わせて事前予測性を調整する必要があることを示唆しています。
