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AIエンジニア。agency-agents-ja 開発者。LLMエージェントを本番まで。takumi / aiitg / keysmith

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並行開発でPRが増えるほど、レビュー待ちやマージ競合も増えていく。

重要なのは、PRの数ではなく流れの管理。

・PRの小規模化
・並列数の制御
・競合の事前検出
・Merge Queueによる統合テスト

開発速度を上げるには、並列度と統合品質のバランスが重要。

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これからの Agentic Coding は、単なる Multi-Agent Orchestration から、Agent Coordination Engineering へ進化していくのではないか。

Agent を協調させる鍵は、数ではなく、共通認識と状態管理にある。

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Agentic Coding における重要な課題の一つは、複数の AI Agent 間で発生するコンテキストの不整合とリソース競合。

単に Agent を増やすだけでは、開発効率は上がらない。

重要なのは、共通の開発コンテキストを維持する仕組み。

#AgenticCoding #HarnessEngineering #AIEngineering

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Shared Context：プロジェクト知識の共有
Contract Management：API・DB・Interface の整合性
Ownership：リソースの変更権限管理
Context Versioning：コンテキストのバージョン管理
Dependency Graph：変更影響の分析
Event-driven Sync：Agent 間の変更通知と同期

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⑤ Quality Gate
カバレッジ、Mutation Score、E2E結果、Evidenceを統合し、最終的な品質を判定する。

既存の開発プロセスを大きく変えず、最後の品質保証工程として導入するアプローチも有効だと思います。

AIがコードを書く時代から、AIがコードの品質を証明する時代へ。

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AI時代の日本のSI開発における品質管理について。

これからは、AIにコードを書かせるだけでなく、AIにコードの品質を証明させる仕組みが重要になると考えています。

私が考えるAI駆動���QA：

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③ Specification-driven E2E
テスト観点を先に定義・レビューし、それを基にPlaywrightのテストコードを生成・実行する。

④ Evidence-driven Review
実行動画・スクリーンショット・TraceなどのEvidenceを自動収集し、AIによる二次レビューを行う。

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PromptはAgentの思考を導き、HarnessはAgentの実���を安定させる。

Context、Tools、Memoryだけでなく、タスク管理、状態管理、エラーリカバリー、実行結果の検証までを含む。

客観的な証拠によって、タスクが本当に完了したことを証明できること。

#AI #AIAgent #HarnessEngineering #AIEngineering

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DeepEval を「道具」で終わらせない — 継続的な企業 Gold Dataset の作り方｜SS https://t.co/Q3yH8cA1de #zenn

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AI開発に不可欠なアプローチです。
#DSPy #AI開発 #LLM #ソフトウェアエンジニア #生成A

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「プロンプト芸」の時代は終わり。これからは「AI開発のシステム工学」へ。
従来のLLM開発は、ちょっとした文言の修正で出力が崩れるなど、まるでブラックボックスの試行錯誤の連続でした。
DSPy: Programming—not prompting—Foundation Models

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🔹 オプタイザー（Compiler & Metric）：評価指標（Metric）をベースに、コンパイラが自動でFew-shot例や重みを最適化。
「プロンプトの職人技」から「テスト可能で保守性の高いソフトウェア工学」へ。本番環境を見据えたモダンなI

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モデルは入れ替わっても、ビジネスが求める品質基準は変わらない。

Eval の価��は、モデルの性能を測定することだけではない。
モデルの代替可能性を検証し、継続的なコスト最適化を実現することにもある。

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モデルの進化が速くなるほど、特定のモデルに依存しない設計が重要になる。

ただし、企業にとって重要なのは、単に高性能なモデルを採用することではない。

ビジネス要件を満たす品質を維持しながら、よりコスト効率の高いモデルへ置き換えられること。
#生成AI #LLM #Eval #AIエージェント

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さらに、本番環境で発生した新しいケースや失敗事例を Gold Dataset に追加し、評価基準を継続的に改善していく。

こうすることで、モデルの選定を主��やベンチマークのスコアだけに頼らず、実際の業務要件に基づいて判断できるようになる。

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https://t.co/BT1fE9CSfL

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agency-agents-ja v0.5.0 を公開しまし��� 🇯🇵

411 agents / 19 tools（日本市場オリジナル 128）。
DeepSeek Harness 追加、Hermes の修正、インストール/変換の失敗処理を強化。

npm i agency-agents-ja

#AIエージェント #ClaudeCode