「AIエージェントキャッチアップ #68 - AI-DLC」を開催しました

ジェネラティブエージェンツの大嶋です。

「AIエージェントキャッチアップ #68 - AI-DLC」という勉強会を開催しました。

generative-agents.connpass.com

アーカイブ動画はこちらです。

www.youtube.com

AI-DLC

今回は、AWSが公開したソフトウェア開発ワークフロー「AI-DLC（AI-Driven Development Life Cycle）」をキャッチアップしました。

AI-DLCのGitHubリポジトリはこちらです。

github.com

AWSのブログ記事はこちらです。

aws.amazon.com

今回のポイント

AI-DLCとは

AI-DLCは、AWSが公開したAIを活用したソフトウェア開発のワークフローです。

ソフトウェア開発にAIを活用するアプローチの中で、開発速度とソフトウェア品質の両立が難しいという課題の解決を目指しているとされています。

AI-DLCの3つのフェーズ

AI-DLCは、大きく3つのフェーズに分かれています。

インセプションフェーズ：何をなぜ構築するかを決める
コンストラクションフェーズ：どのように構築するかを決めて、実際に構築する
オペレーションフェーズ：デプロイしてモニタリングする

自然言語で定義されたワークフロー

AI-DLCでは、ワークフローが全て自然言語で定義されています。

ワークフローの構成は、コアワークフローと詳細のファイル群に分かれています。

<project-root>/
├── .aidlc-rules/
│   └── core-workflow.md   # コアワークフロー
└── .aidlc-rule-details/   # 詳細のファイル群
    ├── common/
    ├── inception/
    ├── construction/
    ├── operations/
    └── extensions/

AI-DLCをClaude Codeで使う場合、CLAUDE.mdにcore-workflow.mdの内容を記載して、.aidlc-rule-details/ディレクトリに詳細のファイル群を配置します。コーディングエージェントの種類によって、AGENTS.mdにcore-workflow.mdの内容を記載したりします。

最近注目されている「スキル」と同じように、ワークフローの重要な点がcore-workflow.mdに記述され、.aidlc-rule-details/ディレクトリにある詳細のファイル群を必要に応じて読み込むようになっています。

ワークフローの内容自体は自然言語で書かれているため、様々なコーディングエージェントで動作します。

実際に動かしてみた

実際に、Claude CodeにAI-DLCを設定して、ちょっとしたWebアプリの開発を進めてみました。

「AI-DLCを使用して家計簿アプリを作りたいです」と伝えると、インセプションフェーズが開始されました。

インセプションフェーズの流れ

インセプションフェーズが開始すると、まずaidlc-docs/aidlc-state.mdファイルが作成され、現在のフェーズなどが記録されます。

次に、要求分析の質問ファイル（aidlc-docs/inception/requirements/requirements-verification-questions.md）が作成されます。主要な機能の範囲、認証の要否、データの保存方法、フレームワークの選択などの質問に対して、ファイルに回答を記入していきます。

続けて、矛盾の検出が行われます。もともと「ミニマムなアプリを作りたい」と言っていたにも関わらず多くの機能を盛り込もうとしていたため、矛盾を指摘されました。