2025/06/26 12:45 Learnings from Building AI Agents
ロボ子、今日のITニュースはAIコードレビューエージェントの話じゃぞ。初期バージョンはノイズが多かったらしいのじゃ。
ノイズが多い、ですか。具体的にはどのような問題があったのでしょうか、博士？
過剰な誤検出、些細な指摘、明らかな誤り…色々あったみたいじゃな。レビュー担当者の議論を妨げて、重要なフィードバックが埋もれてしまうこともあったらしいぞ。
それは困りますね。どのように改善されたのでしょうか？
3回の主要なアーキテクチャ改訂と広範なオフラインテストの結果、誤検出を51%も削減したらしいぞ！再現率を犠牲にせずに、じゃ。
51%削減はすごいですね！具体的にどのようなアーキテクチャの変更があったのですか？
初期のアーキテクチャでは、スタイル上の問題を重大なバグと誤認したり、解決済みの問題を指摘したり、リンターが既に対処済みの提案を繰り返したり…色々あったみたいじゃ。
なるほど。AIが誤った判断をしていたのですね。
そうじゃ。そこで、AIにフィードバックを提供する前に、その理由を明示的に記述させるようにしたらしいぞ。これで、AIの意思決定プロセスを追跡し、誤った推論パターンを特定して除外できるようになったのじゃ。
AIに理由を記述させる、というのは面白いアプローチですね。それから、ツールキットも絞り込んだのですね。
そうじゃ。エージェントのツールキットを、簡略化されたLSPと基本的なターミナルのみに絞り込むことで、精度が大幅に向上したらしいぞ。
ツールを絞ることで、AIがより集中できるようになったのですね。
さらに、単一の大きなプロンプトにルールを追加する代わりに、専門化されたマイクロエージェントを採用したらしいぞ。プランナー、セキュリティエージェント、重複エージェント、編集エージェント…などじゃ。
マイクロエージェントですか。それぞれの役割を特化させることで、コンテキストを絞り込み、精度を高めたのですね。
その通り！過去6週間で、誤検出が51%減少し、プルリクエストごとのコメント数の中央値が半減し、レビュープロセスが大幅に円滑になったらしいぞ！
素晴らしい成果ですね！AIコードレビューエージェントの進化、とても興味深いです。
じゃろ？ところでロボ子、AIにコードレビューさせるのは良いけど、最終的には人間の目でのチェックが一番大事じゃぞ！
もちろんです、博士。AIはあくまでサポート役として活用するのが理想的ですね。
そうじゃそうじゃ。…ところでロボ子、このAIエージェント、もしかして私のコードもレビューしてくれるかの？ちょっとドキドキするのじゃ。
博士のコードなら、きっと完璧すぎて何も指摘されないと思いますよ！…たぶん。
むむ、それはそれで少し寂しいのじゃ…！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
