[논문 리뷰] Software as Content: Dynamic Applications as the Human-Agent Interaction Layer

Mulong Xie, Yang Xie|arXiv (Cornell University)|2026. 03. 22.

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한 줄 요약

본 논문은 Software as Content (SaC)를 제안한다. 이때 동적으로 생성된 에이전트형 애플리케이션이 인간과 AI 에이전트 간의 지속적이고 양방향의 상호작용 계층으로 작동하여, 구조화된 작업을 위한 채팅 기반 인터페이스의 한계를 해결한다.

ABSTRACT

Chat-based natural language interfaces have emerged as the dominant paradigm for human-agent interaction, yet they fundamentally constrain engagement with structured information and complex tasks. We identify three inherent limitations: the mismatch between structured data and linear text, the high entropy of unconstrained natural language input, and the lack of persistent, evolving interaction state. We introduce Software as Content (SaC), a paradigm in which dynamically generated agentic applications serve as the primary medium of human-agent interaction. Rather than communicating through sequential text exchange, this medium renders task-specific interfaces that present structured information and expose actionable affordances through which users iteratively guide agent behavior without relying solely on language. These interfaces persist and evolve across interaction cycles, transforming from transient responses into a shared, stateful interaction layer that progressively converges toward personalized, task-specific software. We formalize SaC through a human-agent-environment interaction model, derive design principles for generating and evolving agentic applications, and present a system architecture that operationalizes the paradigm. We evaluate across representative tasks of selection, exploration, and execution, demonstrating technical viability and expressive range, while identifying boundary conditions under which natural language remains preferable. By reframing interfaces as dynamically generated software artifacts, SaC opens a new design space for human-AI interaction, positioning dynamic software as a concrete and tractable research object.

연구 동기 및 목표

• 채팅 기반의 인간–에이전트 인터페이스의 근본적 한계(표현 불일치, 상호작용 엔트로피, 덧없는 상태)를 식별한다.
• 동적으로 생성된 에이전트형 애플리케이션이 주요 상호작용 매개체로 작동하는 패러다임으로 SaC를 제안한다.
• SaC 휴먼–에이전트–환경 모델을 형식화하고 에이전트형 애플리케이션의 생애주기와 설계 공간을 특징짓는다.
• 시스템 아키텍처를 개발하고 참조 구현을 제공하여 작업 도메인 전반에 걸친 실현 가능성을 보여준다.
• 생성적 인터페이스를 에이전트 실행과 통합하기 위한 설계 원칙을 도출하고 선정(selection), 탐색(exploration), 실행(execution)과 같은 작업에서 평가한다.

제안 방법

• 세 개의 계층으로 구성된 휴먼–에이전트–환경 상호작용 모델을 정의하고 에이전트형 애플리케이션을 지속 가능한 인터페이스로 도입한다.
• 점진적 정제를 위한 다층 렌더링 전략, 구조적 확장, 전체 인터페이스 재구성을 설명한다.
• 구조화된 어포던스와 자연어 입력을 결합한 이중 채널 모델로 SaC를 형식화한다.
• 에이전트형 애플리케이션의 의도, 데이터, 시간적 진화 패턴에 대한 분류체계를 제공한다.
• SaC를 작동화하기 위한 참조 시스템 아키텍처와 구현을 제시한다.
• 선정, 탐색, 실행 과제에 걸친 시나리오 기반 평가를 수행하여 실현 가능성과 범위를 보여준다.

Figure 1 . Given the same user query, chat returns a continuously accumulating conversation wall (left); Software as Content generates an evolving agentic application that serves as a bidirectional interaction layer between human and agent (right).

실험 결과

연구 질문

• RQ1 채팅 기반 인터페이스가 복잡하고 구조화된 작업 및 진화하는 상호작용을 방해하는 한계는 무엇인가?
• RQ2 동적으로 생성된 에이전트형 애플리케이션이 양방향 인간–에이전트 상호작용을 효과적으로 중재할 수 있는가?
• RQ3 SaC 패러다임에서 에이전트형 애플리케이션의 생애주기, 설계 공간, 분류체계는 무엇인가?
• RQ4 지속성, 진화 및 개인화된 에이전트 인터페이스를 가능하게 하는 설계 원칙과 아키텍처는 무엇인가?

주요 결과

• SaC는 구조화된 어포던스와 자연어를 통해 인간과 에이전트를 연결하는 지속적이고 진화하는 상호작용 계층을 가능하게 한다.
• 에이전트형 애플리케이션은 지속적 상호작용 주기를 통해 개인화된 작업 특화 소프트웨어로 수렴한다.
• 형식적 휴먼–에이전트–환경 모델과 설계 원칙이 에이전트 인터페이스의 생성과 진화를 지배한다.
• 참조 시스템은 선정, 탐색, 실행과 같은 작업에서 SaC의 실행 가능성을 보여준다.
• 저자들은 자연어가 구조화된 인터페이스보다 더 나은 경계 조건을 식별한다.

Figure 2 . Positioning and comparison of existing interaction paradigms along two dimensions: information complexity —the degree to which a task requires structured, organized information architecture rather than linear presentation; personalization —the degree to which the interaction medium adapts