LLMのコード活用、エージェント基盤統一の新視点提示
arXivは2026年5月18日(現地時間)、Xuying Ning氏らが発表した研究で、大規模言語モデル（LLM）がコードの理解と生成において高い能力を示す中、エージェントシステムにおけるコードの役割が変化していると報じた。研究は、従来の単なる出力から、エージェントの推論、行動、環境モデリング、実行ベースの検証を支える運用基盤としての機能へコードが移行していると指摘。「Code as Agent Harness」という統一的な視点を示し、エージェントのインフラストラクチャにおけるコードの中心的な役割を定義している。