会場は、Repletの新オフィス。参加者は、雨の中にも関わらず、ソフトウェア開発者を中心に多くの人で賑わっていました。RepletのVP of Engineeringであるスコット氏の挨拶からイベントはスタート。新オフィスでの初のTech Talk開催への喜びを語り、自身のキャリアを振り返りながら、Web黎明期に匹敵するほどの大きな変革がソフトウェアエージェントによってもたらされるかもしれないという期待感を表明しました。
スコット氏は、Repletが積極的に情報を共有する姿勢や、参加者からのフィードバックへの期待を述べ、このイベントが単なる技術発表の場ではなく、コミュニティ形成の場となることへの期待を示唆しました。そして、Repletが積極的に採用活動を行っていることをユーモラスに伝え、イベントは和やかな雰囲気で始まりました。
続いて、RepletのCEOであるJ氏が登壇。日本語のTwitterインフルエンサーとしても知られるJ氏は、冒頭で自身の経歴を紹介し、会場を沸かせました。J氏は、今回のTech Talkの目的の一つとして、ソフトウェアエージェント構築の難しさとその黎明期における現状認識を共有することを挙げました。
J氏は、自身のWeb開発者としてのキャリアを振り返り、jQuery登場前のJavaScript開発の混沌とした状況と、Reactの登場によるパラダイムシフトを例に挙げ、現在のソフトウェアエージェント開発が同様の状況にあると指摘しました。まだ誰もが正解を知らない中で、Repletはソフトウェアエージェント開発において一定の成果を上げていると自信を示しつつ、この分野に関心を持つ人々のコミュニティを形成したいという想いを語りました。
また、J氏は、自身がベイエリアにやってきた当初に多くの技術系ミートアップに参加し、学びを深めた経験から、パンデミック以降減少したこのような集いの場をRepletが提供することで、コミュニティの活性化に貢献したいという個人的な想いも述べました。
次に、Repletのデベロッパーリレーションズ担当であるマット氏が登壇し、Repletエージェントのデモを行いました。ユーモアを交えたプレゼンテーションで、会場の笑いを誘いながら、Repletエージェントの機能と魅力を分かりやすく解説しました。
マット氏は、まずRepletの基本的な機能を紹介。クラウドベースの統合開発環境であり、仮想環境や各種ツールがプリインストールされているため、開発者はすぐにコードの記述に集中できる点を強調しました。特に、ローカル環境との差異によるデプロイ時の問題を解消できる点をメリットとして挙げ、技術者だけでなく、非技術者でも容易に開発に参加できる点をアピールしました。
そして、Repletエージェントのデモへ。レストラン投票アプリの作成を例に、プロンプトを入力するだけで、エージェントが自動的に計画を立て、必要なファイルやフォルダを生成、パッケージのインストール、環境設定まで行う様子を実演しました。さらに、データベースのセットアップやデプロイまで、一連の作業が数クリックで完了する様子を示し、その手軽さを強調しました。
マット氏は、Repletエージェントが生成するのは単なるコードの断片ではなく、実際に動作するアプリケーションであり、個人が抱える問題を解決するツールや、ビジネスにおけるSaaSツールを容易に構築できる可能性を示唆しました。
ここからは、Repletのエンジニアたちが登壇し、Repletエージェントの内部構造や開発における知見を共有しました。
最初に登壇したのは、Zen氏とJames氏。Zen氏は、Repletエージェントの基本的な動作原理を解説しました。ユーザーからのリクエストを受け、エージェントがReplet環境を構築し、改善を繰り返すコアループについて説明。リクエストを技術的なタスクに分解し、ブループリントと呼ばれる設計図に基づいてファイルを生成、環境設定、そしてチェックを行う一連の流れを示しました。
さらに、エージェントが意思決定を行うための様々な情報、例えばファイルシステムの状態、過去の実行履歴、ワークフロー、ログ、スクリーンショット、シークレット情報などを管理していることを解説しました。
続いて、James氏がRepletエージェントの核となる「マルチエージェントアーキテクチャ」について解説しました。これは、複数の役割を持つAIエージェントが協調してタスクを実行する仕組みであり、Repletでは「マネージャー」と「エディター」という2つのサブエージェントが存在することを説明しました。マネージャーはユーザーとの対話を通じて要求を理解し、エディターは具体的なコード生成や環境設定を担当します。
James氏は、このアーキテクチャの利点として、コンテキスト管理の効率化を挙げました。ユーザーとの長い会話を要約し、必要な情報のみをエージェントに 전달することで、LLMのトークン消費を抑え、コスト効率を高めることができると説明しました。
また、RepletがOpenAIやAnthropicが提供するネイティブなツール呼び出しAPIを使用せず、独自のXMLタグとPythonスクリプトによるツール実行システムを構築している理由について説明しました。これにより、LLMが連続的なアクションを効率的に実行できる「楽観的実行」が可能になり、大幅なコスト削減に繋がっていることを強調しました。
今後の展望として、コスト最適化、応答性の向上、自動デバッグ機能の強化、より長期的なタスクへの対応、既存のReplet環境での利用などを挙げました。
次に、Vib氏が登壇し、Repletエージェント内部のLLMがどのように機能しているか、コンテキスト管理やプロンプトエンジニアリングにおける工夫について解説しました。
Vib氏は、RepletエージェントにおけるLLMの活用を3つのレベルに分類しました。プロジェクトレベルのコード生成、実行中のプログラムの編集と実行、そしてコンテキスト管理と新規セッションの処理です。
プロジェクトレベルのコード生成においては、ユーザーの要求だけでなく、使用する技術スタックや外部ライブラリとの連携など、様々な制約条件を考慮する必要があることを説明しました。特に、LLMが学習していない新しいライブラリの利用や、複雑なアプリケーションの生成には課題が残ると指摘しました。その解決策として、生成されたコードを再度LLMに入力し、制約条件との整合性を確認する「セカンドアンカリング」という手法を紹介しました。
実行中のプログラムの編集においては、ファイル全体を書き換えるのではなく、差分情報（diff）を活用することで、効率的な編集を実現していることを説明しました。しかし、単純なdiffフォーマットでは十分な性能が得られないため、Replet独自のカスタマイズされたフォーマットと解析ロジックを開発したことを明かしました。
新規セッションにおけるコンテキスト管理では、単一の検索（Retrieval-Augmented Generation, RAG）では関連性の高いコードファイルを特定することが難しい場合があるため、複数回の反復的な検索を行うことで、より深くコードベースを理解する仕組みを導入していることを説明しました。
今後の課題として、ファイル生成順序の最適化、プロンプトのコンテキストを削減する「プロンプトガーベジコレクション」、LLMの「怠惰さ」を逆手に取った効率的な編集手法、より高度な検索技術、外部知識ベースとの連携などを挙げました。
続いて、Jackie氏が登壇し、Repletの強みであるリアルタイムコラボレーション機能と、それを支えるインフラストラクチャについて解説しました。特に、エージェントと人間が同じワークスペースを共有する際に、どのように状態を同期させるかという課題に焦点を当てました。
従来Repletでは、コンテナ内で動作するPID 1というプログラムがバックエンドサービスとして機能していましたが、複数のクライアントやAIエージェントがアクセスする状況に対応するため、PID 2という新しいシステムを開発したことを説明しました。PID 2では、ビジネスロジックをバックエンドに移行し、クライアントは変更操作と更新購読のみを担当する設計にすることで、状態同期を容易にしています。
さらに、新しいシェル機能「Shell 2」を紹介しました。従来はユーザーごとに独立したシェルが起動していましたが、Shell 2ではシェルセッションという概念を導入し、複数のユーザーやエージェントが同じシェルを共有できるようになりました。これにより、エージェントがユーザーと同じコンソール出力を確認しながら作業を進めることが可能になります。
シェルセッションの状態同期においては、無限バッファや循環バッファの問題点を指摘し、headless extermというライブラリを活用することで、ターミナルの出力をシリアライズし、正確な状態同期を実現していることを説明しました。
今後の展望として、コード編集におけるカーソル共有、Webビューにおけるカーソル共有など、よりリッチなコラボレーション体験の実現に向けた取り組みを紹介しました。
最後に、Taylor氏が登壇し、Repletエージェントにデザイン能力を付与する取り組みについて解説しました。Taylor氏は、ソフトウェアの見た目の重要性を強調し、AIが生成するソフトウェアのUI/UXを向上させるための様々な試行錯誤を紹介しました。
初期のRepletエージェントは、Bootstrapという一般的なCSSフレームワークを好んで使用していましたが、生成されるUIが時代遅れに見えるというフィードバックがあったことを説明しました。そこで、Repletのデザインシステムを反映した独自のBootstrapフレーバーを導入したところ、ユーザーからの評価が向上したことを紹介しました。
さらに、Shadcn UIというモダンなUIライブラリの導入や、ユーザーがGUI上でUIのテーマをカスタマイズできる機能のプロトタイプを紹介しました。これにより、プロンプトによる指示だけでなく、直感的な操作でUIを調整できるようになり、よりユーザーの意図に沿ったデザインが実現可能になることを示唆しました。
今後の展望として、ユーザーが特定のUI要素を選択し、エージェントに詳細なデザイン変更を指示できるような、よりインタラクティブなデザイン支援機能の構想を紹介しました。
Replet Tech Talkを通して、ソフトウェアエージェントがソフトウェア開発の未来に大きな変革をもたらす可能性を強く感じました。特に、Repletエージェントは、コード生成だけでなく、環境構築、デプロイ、そしてUI/UXデザインまで、一連の開発プロセスを支援する包括的なツールとして進化しており、その技術的な優位性は明らかです。
しかし、同時にいくつかの課題も浮き彫りになりました。例えば、LLMのコンテキスト長の制限や、複雑なタスクへの対応、生成されるコードの品質保証、そして倫理的な問題など、解決すべき課題はまだ多く存在します。
ソフトウェアエージェントは、様々な分野での応用が期待できます。
将来的には、ソフトウェアエージェントはより高度化し、複雑なシステムの設計や開発、テスト、運用まで、より広範なタスクを自律的にこなせるようになると予想されます。また、複数のエージェントが連携し、より複雑な問題を解決する「群知能」的なアプローチも登場するかもしれません。
Replet Tech Talkは、ソフトウェアエージェントという新しい技術が、ソフトウェア開発の未来を大きく変える可能性を示唆するものでした。Repletの先駆的な取り組みは、開発の民主化を加速させ、新たな価値創造の可能性を広げるでしょう。
もちろん、技術的な課題や倫理的な問題を克服していく必要はありますが、AIと人間が協調しながらソフトウェアを開発する未来は、そう遠くないかもしれません。Repletの今後の進化、そしてソフトウェアエージェントが切り拓く未来に、大きな期待が寄せられます。
（注） 本記事は、Replet Tech Talkの内容を基に、筆者の解釈や考察を加えたものです。
https://www.youtube.com/watch?v=dtuwxIJrnS0
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