【要約】自作TCPサーバーでGitHub Copilotをマルチエージェント化した話 [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
大規模なリファクタリングにおいて、単一のAIエージェントではコンテキストが肥大化し精度が低下する。また、並列処理ができないため、開発スピードが物理的な制約を受けるという課題がある。
// Approach
Pythonを用いたasyncioベースのTCPサーバーを構築。改行区切りJSONプロトコルを採用し、CopilotがCLI経由で通信可能にした。状態機械によるフェーズ管理と、メールボックス方式のメッセージング、バリア同期を実装している。
// Result
オーケストレーターがテスト失敗時にエージェント間で議論を促し、修正案を承認・適用する自律的なループを実現した。これにより、単一エージェントでは困難な大規模なコード変更を並列かつ効率的に遂行可能となった。
Senior Engineer Insight
> 能力向上ではなく「分業」に焦点を当てた点が秀逸である。コンテキスト制限をエージェントの分散によって解決する設計は、LLMの特性を捉えた極めて実用的なアプローチといえる。