はじめに
AIエージェントをチームで利用するとき、意外と難しいのが設定の共有です。
各開発者が独自の指示やツール設定を作成すると、同じタスクでも出力にばらつきが生じます。また、設定を変更するたびに複数のエージェントを更新する必要があり、保守コストも増加します。
この記事では、チームで再利用できるAIエージェントを設計するための基本的な考え方を紹介します。
- エージェントの役割を明確にする
最初に、エージェントの責任範囲を限定します。
例えば、コードレビュー用のエージェントであれば、次のような指示を定義できます。
あなたはコードレビューを担当するAIエージェントです。
以下を確認してください。
- 潜在的なバグ
- エラー処理の不足
- テストケースの不足
- セキュリティ上の懸念
出力形式：
- 問題の概要
- 該当するコード
- 影響度
- 改善案
実行していないテストについて、
成功したと報告してはいけません。
役割と出力形式を明確にすると、エージェントの評価や改善を進めやすくなります。
- 共通設定とタスク固有の情報を分離する
エージェントの基本設定には、役割、制約、出力形式を記述します。一方、個別のタスクには、対象コード、要件、受け入れ条件などを渡します。
この分離によって、同じ設定を再利用しながら、タスクごとに必要な情報を変更できます。
また、設定ファイルをバージョン管理すれば、変更履歴を追跡し、チーム内でレビューすることも可能です。
- 共有設定とアクセス権限を区別する
エージェントの設定を共有できることと、すべてのリソースへのアクセス権を共有することは同じではありません。
リポジトリ、APIキー、実行環境などの権限は個別に管理し、必要最小限のアクセス権を付与することが重要です。
特に、認証情報をプロンプトや共有設定ファイルに直接記述することは避けましょう。
- チームでのエージェント管理を考える
複数の開発者がAIエージェントを利用する場合、設定の再利用だけでなく、タスクの割り当てや進捗の把握も重要になります。
例えば、Sharkly.aiは、チームでAIエージェントを利用するための管理・調整を支援するプラットフォームです。
PersonalとSpaceの可視性設定があり、Spaceに設定されたエージェントは、そのSpaceへのアクセス権を持つメンバーが利用できます。また、Jiraとの連携も提供されています。
公式ドキュメント：
https://help.sharkly.ai/docs/agent-and-computer/agents
なお、エージェントの共有設定だけで、リポジトリや認証情報へのアクセス権が自動的に付与されるわけではありません。実際の権限設定は別途確認する必要があります。
- 共有したエージェントを検証する
共有設定を作成したら、複数のタスクで動作を確認しましょう。
確認したい項目は次のとおりです。
異なるタスクでも出力形式が一貫しているか
指定した範囲外の作業を行わないか
指摘内容をテストやコードレビューで検証できるか
アクセス権限が適切に制限されているか
設定変更によって既存のワークフローが壊れていないか
エージェントの出力は必ずしも正しいとは限りません。自動テストや人間によるレビューと組み合わせることが重要です。
まとめ
チームで共有できるAIエージェントを設計するには、設定の再利用だけでなく、役割の明確化、タスク情報の分離、権限管理、継続的な検証が必要です。
皆さんは、チーム内のAIエージェントの設定をどのように管理していますか。Gitによるバージョン管理、社内レジストリ、専用プラットフォームなど、実践している方法があればぜひ教えてください。