十分に高度なエージェント的コーディングは本質的に機械学習です。エンジニアは最適化目標と探索空間(スペックおよびそのテスト)に対する制約を設定し、その後最適化プロセス(エージェントのコーディング)が目標に達するまで反復を行います。 その結果、ブラックボックスモデル(生成コードベース)が生まれます。これは、内部論理を一切調べずに展開する作業を行うアーティファクトであり、ニューラルネットワークの個々の重みを無視するのと同じです。 これは、MLで直面するすべての古典的な問題がまもなくエージェントコーディングの問題になることを意味します。例えば、仕様への過学習、テスト外に一般化できない巧妙なハンス近道、データの漏洩、概念のドリフトなどです。 また、エージェントコーディングのケラ(Kera)はどのようなものになるのかもお聞きしたいです。人間が最小限の認知的負荷でコードベースの「トレーニング」をコントロールできる最適な高レベル抽象化セットは何でしょうか?