AI生成コードの品質向上：Anti-gravityの信頼できるエージェント戦略

近年、AIが生成するコードの活用が急速に進んでいますが、その品質については多くの開発者が懸念を抱いています。単に大量のコードを生成するだけでは、「質の低い（slop）」コードが生まれるリスクがあり、大規模なシステムや本格的な製品を構築する上で、このような品質の低いコードは決して望ましいものではありません。品質の低いコードは、保守性の低下、バグの増加、そして最終的には開発コストの増大につながるため、避けるべき課題です。

Anti-gravityでは、このAI生成コードの品質問題に対し、独自の革新的なアプローチを採用しています。それは、AIエージェント自身が「検証計画」を生成し、その計画を実行し、そして結果を報告することに焦点を当てるというものです。これにより、単なるコード生成に留まらず、生成されたコードの信頼性と正確性を確保することを目指しています。

AI生成コードの課題とAnti-gravityのアプローチ

私たちは、AIが生成するコードが無秩序で品質の低いものになることを望んでいません。大規模なシステムや、十分に完成された製品は、そのような質の低いコードでは構築できないと考えています。そのため、Anti-gravityでは、エージェントが以下の一連のプロセスを自律的に行うことに重点を置いています。

1. 独自の検証計画を生成する: エージェントは、与えられたタスクに対して、変更が正しく機能するかを確認するための具体的な検証ステップを自ら考案します。
2. 計画を実行する: 生成された検証計画に基づいて、エージェントは実際にコードの変更を行い、その後、検証ステップを実行します。
3. 結果を報告する: 検証の結果、変更が成功したか、あるいは問題が発生したかを明確に報告します。

このアプローチにより、エージェントは自身の作業に対する責任を持ち、その成果物の品質を保証する能力を持つことになります。

具体例：クラスのリファクタリングにおける検証プロセス

Anti-gravityのエージェントがどのように機能するか、具体的な例を挙げてご説明します。例えば、私がAnti-gravityに対して「このクラスをリファクタリングしてください」と指示した場合、エージェントは以下のような洗練されたプロセスを実行します。

1. 実装計画の生成

エージェントはまず、クラスをリファクタリングするための詳細な「実装計画」を生成します。この計画の中には、コードの変更内容だけでなく、その変更をどのように検証するかについてのセクションが明確に設けられています。

2. 検証計画の立案

特に重要なのは、エージェントが自身の変更を検証するために、どのような計画を立てるかという点です。この例では、エージェントはシステム内で関連するユニットテストをすべて探し出し、それらのテストをすべて実行して、変更後もパスすることを確認する計画を立てます。これにより、リファクタリングによって既存の機能が損なわれることがないよう、事前に確認の戦略を立てるわけです。

3. コード変更と検証の実行

エージェントは実装計画と検証計画に基づいて、実際にコードの変更を加えます。コード変更が完了した後、エージェントは計画された検証を実行します。このステップで、前述のユニットテストが実際に実行され、リファクタリングされたコードが期待通りに機能することを確認します。

4. 検証結果の報告

最終的なウォークスルー（作業の確認）の段階で、エージェントは検証の結果を詳細に報告します。この報告により、ユーザーはエージェントが行った変更が成功し、問題なく動作していることを確認できます。

失敗からの自律的な改善

もしエージェントが作業中に間違いを犯し、その結果として検証が失敗した場合でも、Anti-gravityのエージェントはその状況を正確に検知することができます。そして、検証失敗の原因を特定し、自律的に改善のための反復作業（イテレーション）を行う能力を持っています。この自己修正能力により、エージェントは信頼性を高め、より堅牢なコードを生成することが可能になります。

信頼できるエージェントと洗練されたUX

Anti-gravityでは、私たちが誇りに思っているのは、洗練されたユーザーエクスペリエンス（UX）と、真に信頼できるエージェントが密接に結びついている点です。ユーザーは、エージェントが生成するコードが単なる「質の低いもの」ではなく、徹底した検証プロセスを経て品質が保証されていることを確信できます。これにより、開発者はAIの力を借りて、より迅速かつ確実に、高品質なソフトウェア開発を進めることができるのです。

まとめ

Anti-gravityのAIエージェントは、単にコードを生成するだけでなく、自身の作業に対する検証計画を立て、実行し、結果を報告することで、生成されるコードの信頼性と品質を飛躍的に向上させています。クラスのリファクタリングの例で示したように、問題発生時には自律的に修正を行う能力も備えており、開発者が安心して利用できる強力なツールとなっています。この「検証駆動型」のアプローチこそが、AI生成コードの未来を切り開く鍵となると言えるでしょう。

参考動画: https://www.youtube.com/watch?v=htV29JrMXmA