Topological AST sensor for infrastructure ai agents, preventing cascading CI/CD failures in the AI-to-AI interaction paradigm
Received: 2026-05-15
Published: 2026-06-06
Abstract
В данной статье доказывается, что для эффективного взаимодействия ИИ между собой агентам инфраструктуры необходим специализированный «сенсорный» слой. Мы предлагаем архитектуру автономного перехватчика с модулем топологической фильтрации на основе абстрактных синтаксических деревьев (AST), который может быть интегрирован непосредственно в оболочку CI/CD-сервера. Наш инструмент не заменяет агентов конвейера развертывания, а выступает в качестве микрохирургической оптики для них. Алгоритм детерминированно извлекает строгий семантический подграф, сжимая контекст до токенов.
Keywords
List of references
-
Liu, K., et al. (2019). TBar: Revisiting Template-based Automated Program Repair. International Symposium on Software Testing and Analysis (ISSTA). https://dl.acm.org/doi/10.1145/3293882.3330577
-
Long, F., & Rinard, M. (2016). Automatic synthesis of code forces for software repair. Principles of Programming Languages (POPL). https://people.csail.mit.edu/rinard/paper/popl16.pdf
-
Just, R., et al. (2014). Defects4J: A database of existing faults to enable controlled studies for Java programs. ISSTA. https://dl.acm.org/doi/10.1145/2610384.2628055
-
Gazzola, L., et al. (2019). Automatic Software Repair: A Survey. IEEE Transactions on Software Engineering. https://www.computer.org/csdl/journal/ts/2019/01/08089448/17D45WaTknO
-
Madaan, A., et al. (2023). Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback. arXiv preprint. https://arxiv.org/abs/2303.17651
-
Ajay Varma, (2025). Infrastructure as code: A paradigm shifts in cloud resource management and deployment automation. https://doi.org/10.30574/wjaets.2025.15.1.0478
-
Renicius Pagotto. (2025). The Importance of CI/CD in Modern Software Development. https://dev.to/reniciuspagotto/the-importance-of-cicd-in-modern-software-development-3d9k
-
Yang, J., et al. (2024). SWE-agent: Agent-Computer Interfaces Enable Software Engineering Agents. Research Report. https://arxiv.org/abs/2405.15793
-
Jimenez, C. E., et al. (2024). SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues? ICLR. https://arxiv.org/abs/2310.06770
-
Allamanis, M., et al. (2018). Learning to Represent Programs with Graphs. ICLR. https://arxiv.org/abs/1711.00740
About the Authors
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.