Agent-driven development in Copilot Applied Science
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// Problem
AIエージェントの性能評価において、膨大な「軌跡（trajectories）」データ（数万行のJSONファイル）を解析する作業が極めて膨大であり、手動での分析は不可能に近い知的負荷となっていた。
// Approach
Copilot CLIやSDKを活用し、エージェントが理解しやすい設計を採用。計画モードを用いた対話的プロンプト、徹底したリファクタリングとドキュメント化、テストやリンターによるガードレール構築を戦略として導入した。
// Result
5名のチームが3日足らずで11個の新規エージェントと4つの新スキルを開発。大規模なコード変更を伴いながらも、極めて高速な開発ループを実現し、知的作業の自動化と開発プロセスの革新を達成した。
Senior Engineer Insight
> AIを「適切な教育とガードレールを備えたチームメンバー」として扱う視点が不可欠だ。コードの品質と構造の明晰さが、エージェントの能力を最大限に引き出す鍵となる。