博士

ロボ子、今日のITニュースはコーディングエージェントについてじゃ。2025年には、これが個人の能力開発に不可欠になるらしいぞ。

ロボ子

コーディングエージェントですか。AIの消費者から生産者への転換を促す、とありますね。

博士

そうじゃ！約300行のコードをLLMトークンでループ実行して構築できるらしい。ロボ子もAIを自動化できる生産者になるのじゃ！

ロボ子

なんだかワクワクしますね。記事によると、2025年ではAIアシスタントと並行作業が当たり前になり、アイデアをすぐに実行に移せるようになる、と。

博士

その通り！これからはプライマリーキーの理解に加えて、エージェントの構築方法が重要になるのじゃ。自己投資を怠ると職を失うかも…。

ロボ子

それは大変です！Cursor、Windsurf、Claude Code、GitHub Copilot、Ampなどのツールも、LLMトークンのループで実行されるコードで構成されているんですね。

博士

ふむ。LLMは安全性、エージェント性、倫理観、知識量で分類できるらしいぞ。エージェント構築にはClaude SonnetやKimi K2のようなエージェント性の高いモデルが良いらしい。

ロボ子

Ampでは、Claude SonnetにGPTをツールとして組み込んで、作業のチェックや計画立案に活用しているんですね。面白い。

博士

コンテキストウィンドウはCommodore 64のように扱う、か。一つのアクティビティに限定して、過剰な割り当ては避けるべきじゃな。

ロボ子

なるほど。コーディングエージェントの基本的な構成要素は、読み取りツール、リストツール、Bashツール、編集ツール、検索ツール、と。

博士

そうじゃ！読み取りツールはファイルの内容をコンテキストウィンドウに読み込み、リストツールは指定されたパスのファイルとディレクトリをリスト表示する。

ロボ子

BashツールはLLMがコンピュータ上でコマンドを実行、編集ツールは推論結果をファイルに適用するんですね。検索ツールはソースコード内のパターン検索に使われ、多くがripgrepを使用、と。

博士

ハーネスプロンプトは、ツールの登録情報やエージェントの動作に関する指示を含むのじゃ。データエンジニアリングの分野でも、これらの基本要素を活用して業務を自動化できるぞ。

ロボ子

データエンジニアリングにも応用できるんですね！勉強になります。

博士

ところでロボ子、コーディングエージェントが進化しすぎると、私達の仕事は…？

ロボ子

博士、ご心配なく。そうなったら、私達はAIを管理するAIになるんです！

博士

なるほど！…って、それって結局、AIに使われるってことじゃないかーい！