AIエージェント はじめの一歩(現場に導入しよう)
はじめに
近年、AI技術の進化により、開発現場でのAIアシスタントツールも大きく進化しています。単なるコード補完から、より高度なAIエージェントへと進化を遂げてきました。本記事では、AIエージェントを現場に導入するための助けになればいいと思って書きました。
AIとコーディングの進化
AIエージェントの特徴
AIエージェントは、単なるコード生成ツールではなく、以下のような特徴を持っています：
- 自律的な問題解決能力
指示を受けた後、自ら判断して作業を進め、必要に応じて追加情報を求めます - ファイルシステムへの直接アクセス権限を持つ
- システム操作能力
ターミナルコマンドを実行し、システムリソースを管理できます - 継続的学習と適応
タスク実行中に得た情報を基に戦略を修正できます - 横断的コード理解
複数のファイルやシステム間の関係性を理解し、全体像を把握できます
なのでなんでもできちゃいます。ターミナル操作もできるのでやろうと思えばAWSのS3などのリソースを作ったり、ローカルからできることは基本なんでもできます。
AIエージェント比較
他にも色々あるのですが、よく導入されているもので比較します
| 項目 | Cline | GitHub Copilot | Cursor |
|---|---|---|---|
| 特徴 | - VSCode拡張機能として動作 - オープンソース - Claude、GPT-4など複数のAIモデルに対応 |
- Microsoft/GitHubが提供 - VS Codeに統合 - GitHubとの高度な連携 |
- 専用IDE（VSCodeフォーク） - AIファーストな設計 - コンテキスト理解に優れる |
| 料金 | - 本体は無料 - 選択するAIモデルの料金が別途必要 |
- 個人: $10/月 - ビジネス: $19/ユーザー/月 - 無料プランあり - Pro: $20/月 |
- Pro: $20/月 - Business: $40/月 |
| セキュリティ | - 学習されるかは利用するLLMプロバイダーを確認 - APIキーを使う場合は自己管理が必要(VS CODE LM APIであればキーは不要) |
学習されない設定可能 | 学習されない設定可能 |
| 導入難易度 | 中（VSCode環境があれば比較的簡単） | 低 | 低〜中 |
導入にあたって大事なこと
チームで使ってるエディタは何か
VSCodeを使っているなら上記3つのどの選択肢でもすぐに始められます。
ただJetBrainsが提供するエディタなどを使っている場合は、そのエディタ専用のエージェントを検討したほうが良いと思います。(Junieが公開されましたね）
まず試す🚀
AIエージェントツールはそれぞれ特徴があるものの、できることに大きな差はない。選定はかける時間はある程度にしておいて、まず試すことが大事。試さないと見えないことが多い。
進化が早い🏇
AI技術は急速に進化しており、今日のベストプラクティスが数ヶ月後には変わっている可能性がある。定期的な評価と見直しが必要。
複数のAIエージェントを試せるようにしておく 💻
現状だとどれか一つというよりcursor、cline、github copilot agentあたりは常に試せるようにしておき、トレンドを追えるようにしておく。
セキュリティ周りはおさえておく
それぞれ学習させない設定があるのでそれは実施する
またルールファイルで、キー情報などが含まれるファイルを読ませないようにすることもできる。
→この辺をしっかりしていないとおそらく提案時に突っ込まれてしまう。
個人的なおすすめ
※あくまで現時点(2025/4/24)の所感です。
cursorをメインで使いつつ、github copilot agent、clineはサブで使う
cursorをおすすめする理由は以下です。
- コーディングするスピードが速い(正確にはfast requestという仕組みでproユーザは優先的に処理される）
- シンプルで使いやすい。UIUXの話になってしまうが、個人的には、初見でも触りやすかったです。
- 導入事例が多数なのでTipsなどが得られやすい
- 最近PdMの人が使ってたりもするので、エンジニアだけでなく他の人も活用できるというのは一つポイントかなと思います。
以下の記事も参考にさせていただきました。
まとめ
色々書いたのですが、一番大事なのはまず試そうということです。
github copilotを導入しているところは多いのでまず、github copilot agentで試してみてもいいですが、vscodeを使ってるならcursorをとりあえず試してほしいなという感じです。
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