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Claude Code開発者のBoris ChernyがMetaの@Scaleカンファレンスで、複数のエージェントが継続的に背景で動作し、コード改善や重複する抽象化の排除を自動で行う「ループ」の仕組みを説明しました。こうしたエージェントはプルリクエストを送信するなど、通常のコーダーと同じように動作します。
なぜ重要か
従来のAI利用では目標を明確に設定し、進捗を確認する方式が主流でしたが、ループではエージェントの群れに継続的な作業を任せることで、AIが実際の仕事を担う方式への転換とみられます。モデルの性能向上が続く中、これは重要なステップになる可能性があります。
注目点
ループは大量のトークン(AI処理の単位)を消費し、実行を止める上限がないため、コスト面で高くつく可能性があります。ただし適切な監視体制が整えば、利益がコストを上回る可能性もあります。
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