Workflows・自律型エージェント

AIソフトウェアファクトリー。

Cursorは、もはやコードを書くことだけを目的としたものではありません。チームメイトのような自律型エージェント群を指揮することが目的です。彼らが自力で作業できるようにツールを与え、彼らが返してきた成果をレビューします。

これらのエージェントはクラウド上のそれぞれのマシンで自律的に実行され、スケジュールや、すでにお使いのツールをきっかけに動きます。計画し、構築し、テストし、監視し、保守したうえで、レビューできる成果を返します。人間が関わるのは、本当に重要な場面だけです。

AIソフトウェア成熟度曲線

AI開発の成熟度曲線AI開発成熟度曲線同期非同期自動手動AI支援エージェント(同期)自律型エージェント(非同期)AIソフトウェアファクトリー

どのチームも、同じ道筋をたどります。始まりはTabです。低エントロピーな、キーストローク単位の候補を提示します。次に来るのが同期型エージェントです。ここでは開発者がプロンプトと応答のループの中で作業を指示し、すべてのステップで関わり続けます。

次のステップは、自律型のクラウドエージェントです。それぞれが専用の仮想マシン上で実行されるため、タスクを任せて次の作業に移れます。エージェントは何時間にもわたって反復とテストを重ね、後から再構成しなければならないセッションではなく、レビュー可能なアーティファクトを返します。人間の役割は、1行ずつ細かく指示することから、問題を定義し、レビューの基準を定めることへと移っていきます。

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エンジニアリングの労力はどこに向かうのか

保守からイノベーションへ保守からイノベーションへAI以前AI以後KTLO / リファクタリングイノベーション / ムーンショット

エンジニアリングの時間の大半は今なお、リファクタリング、マイグレーション、依存関係のアップグレード、テストの不安定さへの対処といった、既存システムを維持するための作業に費やされています。自律型エージェントは、まさにこのような着実でスコープの明確な作業を得意としています。

エージェントがこうした作業をより多く担うようになるにつれて、そのバランスは変わっていきます。Teams は、すでにあるものの維持に費やす時間を減らし、そのぶん、新しい製品や、ずっとバックログの奥で後回しになっていた意欲的な取り組みにより多くの時間を使えるようになります。

SDLCのあらゆる段階に対応するエージェント

反復的な日常業務には、まずは少数の常時稼働のWorkflowsから始めるのがおすすめです。最初に導入するなら、こうしたWorkflowsをおすすめします。

私たちは、ほとんどのソフトウェアは、開発者のマシン上に閉じたエージェントではなく、クラウドで稼働する自律型エージェントによって書かれるようになると考えています。

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自律型エージェントをお試しください。

数分で最初の自動化を設定できます。エンジニアリング組織全体への自律型エージェントの導入については、ぜひご相談ください。