What challenges do developers face in AI agent systems? An empirical study on Stack Overflow & GitHub issues

doi:10.1016/j.jss.2026.113108

What challenges do developers face in AI agent systems? An empirical study on Stack Overflow & GitHub issues

2026-09-12

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DOI：10.1016/j.jss.2026.113108

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AI智能体作为扩展大型语言模型的系统，在研究与应用领域已迅速获得关注，其具备规划、工具使用、记忆和目标导向行动能力。尽管取得进展，智能体系统的开发与维护仍存在工程难题，而这些问题在开发者视角下的证据尚不充分。为填补这一空白，本研究分析了Stack Overflow上的开发者讨论以及GitHub问题追踪器中与常用智能体框架相关的失败报告。针对Stack Overflow，通过标签扩展与筛选构建了智能体专注语料库，利用LDA-MALLET提取潜在主题，并手动验证与标注主题。针对GitHub，开发了一个问题主题分类法，以捕捉部署时失败和维护负担。跨平台分析识别出七大Stack Overflow主题（含28个子主题）和十三项GitHub问题主题，这些被整合为五大主要挑战，涉及智能体的开发与维护：(1) 环境、平台及依赖管理；(2) 检索、嵌入与智能体记忆；(3) 编排与执行控制；(4) 模型与工具间的交互协议；(5) 运行时可靠性与操作鲁棒性。通过量化主题的热度与难度发现，安装和提示等广泛讨论的问题通常能更快解决，而检索和编排相关挑战则更隐蔽、更复杂，并倾向于在GitHub上持续成为维护负担。

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