Agent-Field/SWE-AF

解決する課題

SWE-AFは、単一のAPI呼び出しを完全なエンジニアリングチームの成果に変換する自律型ソフトウェアエンジニアリングランタイムです。AIコーディングを、単純な単一ループのスクリプトから、プロダクト管理、アーキテクチャ、コーディング、レビュー、テスト間の調整を必要とする複雑な複数課題プログラムへとスケールさせる問題を解決します。

仕組み

AgentFieldフレームワーク上に構築されたこのシステムは、単一のコーダーではなく、調整されたエージェントの「工場」として動作します。難易度の異なるタスクを処理するために、3つのネストされた制御ループを採用しています。

• 内側ループ: QAまたはレビューの失敗に基づいて、単一課題の再試行を処理します。
• 中間ループ: 内側ループが尽きたときに、「課題アドバイザー」をトリガーして新しいアプローチを試すか、作業を分割します。
• 外側ループ: 失敗がエスカレーションしたときに、「再プランナー」を使用して、残りのタスク依存関係グラフ（DAG）全体を再構築します。

単一リポジトリモードと複数リポジトリモードの両方をサポートし、プライマリアプリケーションとその依存関係にわたる変更を調整できます。異なる役割に異なるLLMを使用でき（例：コーディングにはOpus、QAにはHaiku）、Claude Code、OpenCode、Codexを含む複数のランタイムをサポートしています。

対象読者

手動による人間の介入なしに、1つ以上のリポジトリにわたる複雑な機能開発、リファクタリング、バグ修正を自動化したいソフトウェアエンジニアと組織。

ハイライト

• 複数役割の調整: PM、アーキテクト、コーダー、レビューアー、テスターを調整します。
• 難易度認識実行: 課題の難易度に基づいて、計画の深さと戦略を適応させます。
• 複数リポジトリサポート: プライマリアプリと依存ライブラリにわたる変更を調整します。
• 継続的学習: 発見された規約と失敗パターンを下流タスクに注入します。
• エージェント規模の並列性: 分離されたgit worktreeを使用して、ブランチの衝突なしに大規模なファンアウトを可能にします。
• チェックポイント: resume_buildをサポートし、クラッシュや中断から回復します。