Agentic Engineering 開発実践と AIM スケジューリングシステム構想
AIスケジューリング
👤 AI 開発者、ソフトウェアエンジニア、技術管理者、Agentic Engineering と AI 駆動開発に興味のある人々
本稿は、著者が 2026 年に Agentic Engineering を使用して auth-mini と SOAR プロジェクトを開発した実践経験を記録し、現在の AI 開発は Senior SDE レベルに達し、worktree の作成から PR のマージまでの完全な作業サイクルを独立して完了できるが、タスク管理と計画能力が不足していると指摘しています。著者は、現在の AI 開発がタスクを逐次実行する限界を分析し、AIM（Agentic Intelligence Manager）スケジューリングシステムを開発することで並行性を向上させることを提案します。このシステムは複数の OpenCode Session のライフサイクルを管理し、SQLite データベースを使用して状態を調整し、日次トークン消費量と PR 出力を数十億および数十のレベルに引き上げることを目指しています。
- ✨ Agentic Engineering は worktree 作成から PR マージまでの開発サイクルを独立して完了でき、従来の開発を超える効率を実現
- ✨ 現在の AI 開発はタスク管理と計画能力が不足しており、Team Leader レベルには達していない
- ✨ 複数の OpenCode Session を管理し、並行性と開発効率を向上させる AIM スケジューリングシステムの開発を提案
- ✨ AIM は SQLite データベースを使用して状態管理を行い、API 設計が不要で、AI が直接 SQL を操作可能
- ✨ AIM 実施後、日次トークン消費量と PR 出力が大幅に向上すると予想
📅 2026-04-15 · 1,843 文字 · 約 7 分で読めます
AIスケジューリングとタスク管理の最適化に関する考察
AIスケジューリング
👤 AI開発者、プロジェクトマネージャー、技術意思決定者、AIスケジューリングとタスク最適化に関心のある人々
本稿では、AIスケジューリングプロジェクトAgent Harnessが性能のスイートスポットに達し、現在の主要課題が精度向上から反復速度の最適化へ移行したことを論じる。著者は、タスクを基本単位に分割し、依存性管理を確立してタスクグラフを構築し、AIが依存関係に基づいてタスクを並列実行できるようにすることを提案する。OpenCodeセッションメカニズムを通じて、AIはタスクのブロック状態を自律的に判断し、タスクを分割して環境を改造し、効率的なスケジューリングを実現できる。AIトークンコストが低い背景において、AIの自然な成長を促し、人的レビューを減らしてプロジェクトの進捗を加速すべきだと強調する。
- ✨ Agent Harnessは性能のスイートスポットに達し、反復速度が主要課題となっている
- ✨ タスク分割と依存性管理に基づく並列実行戦略を提案
- ✨ AIはタスクの依存性を自律的に判断し、タスクを分割して実行環境を改造できる
- ✨ 人的レビューを減らし、AIの自然な成長を促して効率を向上させることを推奨
- ✨ AIトークンコストが低い背景において、経済コストは当面問題ではない
📅 2026-04-11 · 2,006 文字 · 約 7 分で読めます