Cloudflareは、エージェント開発ライフサイクル（Agent Development Lifecycle、またはADLC）を発表した。これは、インテリジェントエージェントが、チームがレビュー、デプロイ、保守できる速度を上回る速さでコードを書けるようになった現実に対応するために、同社が提案するフレームワークだ。Cloudflareは、従来のソフトウェア開発ライフサイクルモデルだけでは、エージェントによって生成されるコードの量と速度に対応するのに十分ではなくなったと考えている。
SDLCとして知られる一般的なソフトウェア開発ライフサイクルは、通常、計画、設計、実装、テスト、デプロイ、保守、そして廃止の段階で構成される。Cloudflareによれば、以前は実装が最も遅く、コストの高い段階だったが、AIの進歩により、現在では最も速く、コストの低い段階になった。その結果、コードレビューやプルリクエストの管理から、本番環境でのシステム運用や障害対応に至るまで、その他の段階への負荷が高まっている。
コード生成からライフサイクル全体の管理へ
Cloudflareによると、多くの企業はいまもエージェントを実装段階だけで利用しており、結果の検証、統合、デプロイ、監視、報告されたエラーのトリアージは、依然として人間が担当している。同社は、モデルの性能が向上し、より長時間にわたって動作し、より大規模なタスクを実行できるようになっているにもかかわらず、このモデルではエージェントがソフトウェア開発ライフサイクルの重要な部分から切り離されたままだと考えている。
Cloudflareはエージェントを自社の顧客として扱っている。エージェントはドメインを購入し、一時的なアカウントを作成し、CloudflareのAPI全体を利用できる。この観点から、同社は、エージェントには、プロセスの開始だけにとどまらず、顧客に代わって開発ライフサイクルの全段階を管理できるAPIとツールが必要だとしている。
Cloudflareが公開したツール
- @cloudflare/ci：何百万ものリポジトリで継続的インテグレーションと継続的デプロイを実行する新しい方法。Cloudflare Workflowsを基盤に、問題を自動的に修正し、より複雑なタスクを実行するエージェントを呼び出すことができる。
- ローカル開発におけるOpenTelemetryトレーシング：WranglerおよびCloudflareのVite向け拡張機能において、開発中のエージェントが本番環境で利用できるものと同じレベルの可観測性を利用できるようにする。
- Cloudflare AgentsとAgent Traces：エージェントの動作から生成されるOpenTelemetryトレースを中心に、エージェントの監視、保守、改善を行うための新しいワークスペース。
- AIによるエンジニアリング標準の適用：Cloudflareが、同社のリポジトリ、製品仕様、システム全体にベストプラクティスを適用した経験を紹介するもの。
- Astroプロジェクト向けソフトウェアファクトリー：大規模かつ成長を続けるオープンソースプロジェクトにおいて、GitHubの問題を自動的にトリアージし、再現、検証、修正するシステムを構築した経験を紹介するもの。
SDLCからADLCへ
Cloudflareは、ADLCという用語を、従来の開発チームだけでなく「ソフトウェアファクトリー」を対象とするモデルとして提示している。同社が論じる構想におけるソフトウェアファクトリーとは、エージェントによって運営されるシステムであり、本番環境のバグ、顧客からの報告、新機能のアイデアなどの入力を受け取り、ソフトウェアの構築、改善、デプロイ、管理をより自律的に担うことができる。
これは人間の役割がなくなることを意味しない。Cloudflareは、多くのプロジェクトが依然として、人間が介入するステップに制約されていると指摘している。たとえば、エージェントを指示し、命令を与え、実行を追跡し、コードレビューのフィードバックを適用する作業だ。同社が掲げる目標は、人間の時間を、インスピレーション、センス、判断を必要とする仕事、たとえばデザイン、顧客との対話、より大きなアイデアの発展へと振り向けることにある。