Agentic Software Engineering (SE 3.0) represents a new era where intelligent agents are tasked not with simple code generation, but with achieving complex, goal-oriented SE objectives. To harness these new capabilities while ensuring trustworthiness, we must recognize a fundamental duality within the SE field in the Agentic SE era, comprising two symbiotic modalities: SE for Humans and SE for Agents. This duality demands a radical reimagining of the foundational pillars of SE (actors, processes, tools, and artifacts) which manifest differently across each modality. We propose two purpose-built workbenches to support this vision. The Agent Command Environment (ACE) serves as a command center where humans orchestrate and mentor agent teams, handling outputs such as Merge-Readiness Packs (MRPs) and Consultation Request Packs (CRPs). The Agent Execution Environment (AEE) is a digital workspace where agents perform tasks while invoking human expertise when facing ambiguity or complex trade-offs. This bi-directional partnership, which supports agent-initiated human callbacks and handovers, gives rise to new, structured engineering activities (i.e., processes) that redefine human-AI collaboration, elevating the practice from agentic coding to true agentic software engineering. This paper presents the Structured Agentic Software Engineering (SASE) vision, outlining several of the foundational pillars for the future of SE. The paper culminates in a research roadmap that identifies a few key challenges and opportunities while briefly discussing the resulting impact of this future on SE education. Our goal is not to offer a definitive solution, but to provide a conceptual scaffold with structured vocabulary to catalyze a community-wide dialogue, pushing the SE community to think beyond its classic, human-centric tenets toward a disciplined, scalable, and trustworthy agentic future.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

综述 | 终端智能体:命令行环境中的 AI Agents
专知会员服务
12+阅读 · 8月24日
智能体工程(Agent Engineering)
专知会员服务
40+阅读 · 2025年12月31日
Al Agent:AI时代的软件革命
专知会员服务
50+阅读 · 2025年5月13日
AI Agent深度(二):2025 Agent元年,AI从L2向L3发展
专知会员服务
45+阅读 · 2025年5月5日
AI行业专题报告:工具生态逐步完善,通用Agent曙光已现
专知会员服务
33+阅读 · 2025年3月27日
再谈工业AI:立足跨模型架构AI中台,落地垂类Agent场景
专知会员服务
46+阅读 · 2025年3月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking论文笔记
统计学习与视觉计算组
10+阅读 · 2018年10月12日
机器人开发库软件大列表
专知
10+阅读 · 2018年3月18日
Andrew NG的新书《Machine Learning Yearning》
我爱机器学习
11+阅读 · 2016年12月7日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2009年12月31日
VIP会员
最新内容
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
8+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
9+阅读 · 10月15日
综述|谁来改进机器人?迈向物理递归自我改进
专知会员服务
9+阅读 · 10月14日
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
10+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
13+阅读 · 10月13日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking论文笔记
统计学习与视觉计算组
10+阅读 · 2018年10月12日
机器人开发库软件大列表
专知
10+阅读 · 2018年3月18日
Andrew NG的新书《Machine Learning Yearning》
我爱机器学习
11+阅读 · 2016年12月7日
相关基金
国家自然科学基金
6+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员