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コーディングエージェント概観(2025/07)_0714版
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Itsuki
July 14, 2025
0
8
コーディングエージェント概観(2025/07)_0714版
7/13に
https://digeon.connpass.com/event/359668/
で発表した資料を7/14の発表の際に少し修正したものです
Itsuki
July 14, 2025
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コーディングエージェント概観(2025/07)
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Transcript
コーディングエージェント概観 (2025/07) (このスライドは9割 Manusに作ってもらいました ) Kobe PolyTech Guild なんでもLT会 #01
昨日も発表してきた
アジェンダ 自己紹介 Chapter 1: 前置き タイトルについて コーディングエージェントの定義 Chapter 2: 本題
AI全般について、進化の速さ 各種コーディングエージェントの分類、特徴、使い分け コンテキストエンジニアリング まとめ 大事なこと References 参考文献・リンク集
自己紹介 高角 樹 神戸大学数学科 B4 2023/3/20から株式会社Digeonでアルバイト 技術スタック React , Node.js
, Go , Rust 分散技術 、 ランタイム 、 プロトコル に興味がある
タイトルについて 2025/07は意図的につけた AIの進化は爆速 であるため、常識は常にアップデートしなければならない 日々のキャッチアップが何よりも大事なうえで、 なるべく長続きしそうなことを話す という意味を込めた コーディングエージェント概観とした理由 コーディングエージェントが話しやすかっただけ 話す内容はコーディングエージェントに限った話ではなく、
他のドメインにも活用できる
コーディングエージェントの定義 よく言われている定義 ユーザーからの指示に基づいて自律的にコードを生成し、実行するAI ChatGPTはPython実行環境を持つが、果たしてコーディングエージェントか? 定義は各々にあると思われるが ... 今回のLTでは、次の定義で話すこととします
コーディングエージェントの定義 今回のLTでの定義 実行環境との統合 コードを実際に実行し、結果を確認できる エラーを検知して自己修正できる 実行と修正のフィードバックループを自律的に回せる 自律的な問題解決 人間の継続的な介入なしにタスクを完遂できる エラーや障害に遭遇しても、自ら解決策を見つけて実行できる 開発ツールとの連携
ファイルシステムへの読み書き 外部ソース (ライブラリ、 API、MCP)との連携 複数ファイル・モジュールの管理
AI全般について、進化の速さ AI技術の激動タイムライン (2018-2025) 注)Manus生成画像(カレンダー状のデザインで、https://news.smol.ai/issues を参考に直近のAI系の イベントの激動っぷりを表現してください。というプロンプトで生成されました。詳細は重要ではないので 細かいファクトチェックはしていません。雰囲気で OK)
各種コーディングエージェントの分類、特徴、使い分け Q: Claude CodeとDevin、どちらがより優れているでしょうか? A: 比較するようなものではない AI激動時代を乗りこなすために それぞれの特徴を知る ことが重要 それぞれに合った用途で使い分ける
ことが大事 単純な優劣ではなく、 目的に応じた適材適所 の選択を
各種コーディングエージェントの分類 コーディングエージェントで自分がよく使っている分類 出典: blog.lai.so/agent/
各種コーディングエージェントの分類 CLI型エージェントの特徴 先ほどのブログに書いてあること以外にも、例えば 優れた可搬性 が挙げられる ターミナル環境があれば、どこでも利用可能 本番環境でも直接トラブルシューティングが可能(過激派)
コンテキストエンジニアリング Prompt Engineeringの次のレベル コンテキストエンジニアリング とは、LLMがタスクを適切に解決できるようにするために必要な すべてのコンテキスト を与える技術 出典: https://github.com/humanlayer/12-factor-agents
コンテキストエンジニアリング Claude Codeにおける例 CLAUDE.mdによるメモリ管理 プロジェクトの重要な情報や文脈を保存するための特別なファイル。 Claude Codeはこのファイルを常に参照し、プロジェクトの全体像を把握できる。 ユーザーが明示的に編集することも可能。 /compactによるコンテキストウィンドウの管理 コマンド
/compact を使用して会話履歴を要約し、コンテキストウィンドウを効率的に使用。長時間の作業でもコンテキストを失わず に継続できる。 IDE統合で必要な情報を必要なタイミングで提供 VSCodeなどのIDEと統合することで、現在編集中のファイルやプロジェクト構造などの情報を自動的にコンテキストとして取り込み、より的確な支援を実 現。 これらの機能により、Claude Codeは 長期的な文脈理解 と 効率的な問題解決 を実現している
コンテキストエンジニアリング 面白かった例 出典: t-wada (@t_wada)
まとめ:大事なこと 自己研鑽を怠らない!!
まとめ:大事なこと 受動的に情報が入ってくるようにする • Xで公式や手が早い人をフォローする ◦ https://x.com/schroneko さん ◦ https://x.com/OpenAI (公式)
など ◦ https://x.com/zenn_dev みたいなプ ラットフォームもいい • RSSフィード ◦ https://news.smol.ai など (弊社Handbookより)
紹介された ぜ!!!!!!!!!!!!!!!!
References コーディングエージェント関連 https://blog.lai.so/agent/ https://news.smol.ai https://x.com/ryanseanbadger/status/1943164284609138905 https://www.ibm.com/jp-ja/think/topics/ai-agents コンテキストエンジニアリング関連 https://note.com/electrical_cat/n/n35b3b1743e21 https://zenn.dev/kun432/scraps/d462287d9dbfa9 https://speakerdeck.com/schroneko/context-engineering
https://x.com/t_wada/status/1937692847869980875 ご清聴ありがとうございました! https://github.com/humanlayer/12-factor-agents