『ソフトウェア開発者は、エージェントを作る人になっていく』 AIエージェントを使ってコードを書く。その次に来るのは、自社の製品で働くエージェントを設計する仕事だ。LeadDevの記事では、Agentic AI Foundation（AAIF）の幹部がこの変化を予測し、行動の制御や問題の調査まで担える開発者を増やす必要があると述べている。 AIを使いこなすことと、AIに仕事を任せられるように設計することは、違う能力だと思う。何を任せ、何を制限し、失敗したときにどう調べるか。コードを書く速度だけでなく、こうした設計をチームで学ぶことが大事になりそうだ。 以下、詳細です。 ・エージェントを作るためのスキル 同じ入力でも結果が変わりうるシステムを扱い、できることとできないことを制御する。行動を記録し、問題が起きたら実行履歴を追って原因を調べる。記事は、エージェントの利用経験だけでは身につかないスキルに目を向けている。 ・MCPの普及と社内ルール MCP（Model Context Protocol）は、AIを外部のデータやツールにつなぐための共通規格だ。AAIFによると、ChatGPT利用者によるMCPのツール呼び出しは、2026年8月に同年1月の98倍に達した。ただし、呼び出し数の増加だけでは、信頼性や安全性までは分からない。 ・接続した後の管理 ネットで見つけたMCPサーバーを導入するだけでは、安全な運用にはならないと記事は指摘する。組織としてMCPサーバーをどう管理し、どんな制御を加えるかを決める必要がある。エージェントの機能追加と、運用のルールづくりを一緒に進める話だ。 ・エージェント同士の連携 企業がエージェントをサービスとして提供するようになると、組織をまたぐデータへのアクセスや仕事の委任が問題になる。記事は、エージェント間の通信を支えるA2A（Agent2Agent）を紹介する。単体のエージェントだけでなく、他社のエージェントとの連携も視野に入れた議論だ。 ・採用する規格の運営も見る 技術的につながるかだけでなく、その規格が安定しているか、中立的な組織が運営しているか、自社の要望を提案できるかも評価する。記事は、エンジニアリングリーダーに、オープンソースや標準化への参加も促している。これは、標準化を推進するAAIF側の立場からの提言でもある。 読んでいて感じるのは、開発者が学ぶ対象も変わるということだ。エージェントにうまく指示を出すだけでなく、権限や記録、他のシステムとの連携まで含めて設計する。それを個人の試行錯誤で終わらせず、チームの知識として共有できるかが気になる。

『地罰』の元フロム・ソフトウェア開発者が新作『OVERSEEKER』を発表 前作の発売から1年の沈黙を破り、突如として9分超のトレーラーが公開された。トレーラーではキャラクターの関係性を匂わせるストーリーと、短剣と体術、魔法を組み合わせたようなアクションがお披露目。

／ 🎥 AI Dev Day 2026セッション紹介 ＼ 「ソフトウェア開発の民主化、そして日本のコミュニティの未来」 Junichiro Tsuji (Anthropic Japan) 榎並 利晃 (日本マイクロソフト株式会社) #AIDevDay#

AIツールを使っても、良いソフトウェアを作るには開発者自身の技術理解と判断力が不可欠だ、という主張記事だった。 ・ただフライパンに肉を置くだけのステーキ調理に、スキルはほとんど要らない ・だが、本当に美味しいステーキを安定して焼くのは非常に困難 ・AIを使った昨今のソフトウェア開発も、これと同じ状況になりつつある ・誰もがAIに指示を投げ、想像通りの完璧なソフトウェアが出てくることを期待している ・しかしAIは熟練のシェフではなく、単なるレシピ実行機にすぎない ・運が良ければAIは素晴らしいコードを出力してくれる ・ただ、堂々と黒焦げの炭を出して「これはミディアムレアだ」と言い張ることもある ・これで困った人は、高価なAIプロダクトや新しいフレームワークに課金して解決しようとする ・しかし、そうしたサービスの裏側でも結局は同じAIが料理をしていることが多い ・AIは反復作業を自動化し、開発を大幅に高速化できる ・一方で、品質を定義し、トレードオフを判断することはAIにはできない ・技術的には正しくても本質的に間違っているコードを見抜くのは人間の役割 ・結局のところ、望む結果を安定して得るには、自分自身でソフトウェアを深く理解して学ぶしかない

TL;DR AIコーディングエージェントに「計画→開発→QA検査」のループを重ねさせるだけで、複数日にわたる自律ソフトウェア開発の性能が平均52%も向上するそうです。 タイトル: Harness-of-Harness: Multi-Day Autonomous Software Development with Continual Improvement URL: ポイント 🔁 既存のCodex CLIやOpenCodeなどのハーネスは改造せず、その上に反復改善レイヤーを被せる設計です 🧭 計画者・開発者・QA検査官の3ロールに分離し、証拠（エビデンス）を次のループに引き継ぎます 📊 GameCraft-Benchでスコア49.58→71.52など、3ベンチマーク×3モデル構成すべてで改善しました 💰 同じパス数ならVanillaの繰り返しより常に上回り、トークン効率も良いことを確認しています 🎮 70イテレーションのFPSゲーム自律開発ケースでは、複数日かけて実プレイ可能な作品を完成させています 🧩 計画更新・エビデンスフィードバック・Warm-startのどれを外しても性能が下がるアブレーション結果です 単純に長く動かすのではなく、検証済みの知識を積み上げながら賢く反復する設計思想が印象的でした。 #AIエージェント# #ソフトウェア開発#