【要約】Hermes Agentを用いて、自己成長するコードレビューエージェントを作成してみた [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
開発者がAIエージェントを運用する際、レビュー規約の更新作業が大きな負担となる。新しいルールが発生するたびに、人間が手動で指示書を書き換える必要があるからだ。具体的には以下の課題が存在する。
- ・規約変更に伴う、手動でのSKILL.md更新コスト。
- ・エージェントの知識が静的であり、経験を蓄積できない問題。
- ・プロジェクト特有の設計方針への適応の難しさ。
// Approach
著者はHermes AgentのCurator機能を使い、評価と学習の自動ループを構築した。エージェントが自律的に知識をアップデートする仕組みを目指した。具体的なステップは以下の通りである。
- ・エージェントによるコードの修正実行。
- ・Amazon Bedrockを用いたLLM-as-a-Judgeによる厳格な採点。
- ・採点結果（不足観点）をエージェントのセッションへ再投入。
- ・エージェント自身によるSKILL.mdの作成および追記。
// Result
Pythonのアンチパターンを含むコードを用いた検証で、エージェントの成長が確認された。初回レビュー時のスコアは6/10であったが、学習後は9/10へと向上した。
- ・型注釈の完備やマジックナンバーの定数化を実現。
- ・適切なロギングやリソース管理への改善を達成。
- ・単一責務の原則については、一部に課題が残る結果となった。
Senior Engineer Insight
> 本手法は、AIエージェントの運用コストを劇的に下げる可能性を秘めている。指示書のメンテナンスを自動化できる点は、スケーラビリティの観点で非常に強力だ。ただし、設計思想のような高度な抽象概念の習得には限界が見られる。実戦投入には、評価器の精度管理と、エージェントが誤ったルールを学習する「知識の汚染」を防ぐガードレール設計が不可欠となるだろう。