AWSのAI移行フロー

AIMFの設計は単純な分担に依拠している。検証が通ればAIはユニット内の実装を進めるが、インターフェースやデータ形式の変更、機能削除、フェーズの区切りでは人の判断のために止まる。止まるかどうかはAI自身ではなく、あらかじめ設定した条件で判定する。技術的な問題は決まった回数だけ再試行し、その後は別タスクとして切り出す。計画外の作業は提案して承認を得るまで計画に加えられない。エージェントが行き詰まりに時間を費やすのを防ぐ実用的な歯止めだ。

Rollerの完了報告は最も再利用しやすい部分だ。既存のユニットテストは157件が通過し、1件はOAuth 1.0対応の削除に伴い正当に除外された。検証スクリプトでjavax参照が残っていないことを確認し、ブラウザE2Eではユーザー登録、ログイン、ブログ作成、投稿、画像アップロード、コメントを確認した。セキュリティ既定値による無言の失敗を発見して修正し、再発検知スクリプトも追加した。各成功基準をどう確認したかを項目ごとに列挙し、先送りした作業は理由とともにADRへ記録している。

文脈は設計判断のADR、タスクのワークログ、現在状態のセッションコンテキストに保持し、分離した文脈を持つ別エージェントが完了主張を一度検証し、指摘を一つずつ解消する。これにより引き継ぎ後や日付の区切り、エージェントの異常終了後でも作業を再開できる。公開元自身が、最適なモダナイゼーションを自動で完了する魔法のツールではないと断っており、Rollerの事例はOSSでの検証であるため、業務システム固有の報告や外部連携は別途確認が必要だとしている。