ソフトウェアを作るのは高くつき、遅いです。要件は見失われ、テストは省略され、デプロイは壊れます。そこで私たちは、数十の専門特化したAIエージェントが協力して、本番投入可能なソフトウェアを提供する仕組みを構築することで、この問題を解決することにしました。
問題
従来のソフトウェア開発は、アナリスト、アーキテクト、開発者、テスター、DevOpsといった役割間で、人が連携して進めることに依存しています。引き継ぎのたびに遅延が発生し、情報が失われます。もしAIエージェントがこれらの役割を担い、24時間365日働けるとしたらどうでしょうか？
アプローチ：マルチエージェントのオーケストレーション
1つの汎用AIアシスタントではなく、数十の専門特化したエージェントで構成されるシステムを構築しました。各エージェントには定義された役割があります：
- ビジネスアナリスト — 要件を収集し、スコープを検証する
- アーキテクト — システム構造を設計し、パターンを選定する
- バックエンド開発者 — APIコードやデータベーススキーマを書く
- フロントエンド開発者 — UIコンポーネントを作る
- QAエンジニア — ユニット、統合、E2E、安全性、パフォーマンスのテストを書き、実行する
- DevOpsエンジニア — コンテナ化、CI/CD、モニタリングを扱う
- セキュリティエンジニア — OWASP監査、GDPR/NIS2のコンプライアンスチェックを行う
エージェントはオーケストレーションされたワークフローを通じて連携します。システムは、複雑さや必要な専門性に基づいて、適切なエージェントにタスクを振り分けます。
重要な設計上の意思決定
1. マルチティアのLLMルーティング
すべてのタスクが、最も強力で（かつ）高価なモデルを必要とするわけではありません。単純な整形だけなら小型のローカルモデルを使います。複雑なアーキテクチャの意思決定なら、利用可能な最良のモデルにルーティングします。これにより、重要な箇所で品質を維持しつつ、コストを大幅に削減できます。
2. あらゆる種類のテストを、常に
私たちのエージェントは、テストピラミッド全体を自動で実行します：
- ユニットテスト
- 統合テスト
- E2Eテスト（Playwright）
- UIの視覚的回帰
- セキュリティスキャン
- パフォーマンスベンチマーク
- デプロイ後のスモークテスト
ショートカットはありません。「後でテストを追加するつもりです」もありません。
3. 自己学習
エージェントは過去のタスクから学びます。何がうまくいったのか、何が失敗したのか、何に時間がかかりすぎたのか——こうした情報が、次回の類似課題へのアプローチにフィードバックされます。
4. デフォルトでセキュア
生成されたコードのあらゆる部分は、自動化されたセキュリティチェックを通過します。GDPRコンプライアンス、シークレットのスキャン、依存関係の監査——これらはパイプラインに組み込まれており、後付けではありません。
結果
このシステムは、要件からデプロイし、モニタリングされる本番環境のコードまで、ソフトウェアのライフサイクル全体を扱います。戦略的な意思決定における人の判断を置き換えるものではありませんが、チームの速度を落とす反復的な連携コストを排除します。
次に何をするか
私たちはより多くの領域へ拡大しています——コンサルティングプラットフォーム、ドキュメント処理、規制コンプライアンスの自動化です。マルチエージェントのパターンは、新しい能力を追加するたびにシステムを書き換えるのではなく、新しい専門エージェントを追加すればよいので、拡張性が高いです。
エンタープライズ向けのAI自動化やマルチエージェントのアーキテクチャにご興味がある場合は、eskom.aiをご覧ください。またはLinkedInで私たちとつながってください。
私たちはESKOM.AI。ポーランドのAI企業で、エンタープライズ向けに本番品質のマルチエージェントシステムを構築しています。コメントで何でも聞いてください。
