AutoDev｜マイクロソフトが発表した「AI エンジニア軍団」をつくる自動開発フレームワーク【Devin に驚いている場合じゃない！】

Summary

The video script introduces 'AutoDev', an innovative AI-driven automated development framework developed by Microsoft. AutoDev is designed to streamline the software development process by utilizing multiple self-governing AI agents, which collaborate through conversation, enhancing the efficiency of the development workflow. The framework ensures security and privacy by encapsulating all operations within a controlled Docker container environment. Highlighting its capabilities, AutoDev has demonstrated impressive performance in code generation and test case creation, as evaluated by the HumanEval benchmark. The script also contemplates the future of human IT engineers, suggesting that while certain tasks may become automated, the demand for engineering expertise, particularly in managing and leveraging AI technologies, is likely to grow. The video concludes by expressing anticipation for the public release of such transformative AI frameworks.

Takeaways

• 🤖 Microsoft has introduced an AI-driven automated development framework called AutoDev, which is designed to automate the entire development process.
• 📈 AutoDev has been evaluated using the HumanEval benchmark and has demonstrated high performance in code generation and test creation.
• 🔒 The framework utilizes Docker containers to ensure secure and privacy-preserving development environments.
• 🤝 AutoDev emphasizes collaborative AI agents that communicate with each other to perform tasks, simulating a team of AI engineers.
• 📚 The system includes a conversation management tool for human users to interact with AI agents, providing instructions and receiving feedback.
• 🛠️ AutoDev comes with a set of tools for AI agents to perform various development tasks such as file manipulation, testing, and version control.
• 📝 YAML files are used for configuration, allowing users to define settings and rules for AI agents, including their capabilities and permissions.
• 🧐 AI agents in AutoDev use commands like Talk, Ask, and Stop to interact and manage tasks, with humans managing command and permission settings.
• 📉 The introduction of AutoDev suggests that certain IT engineering tasks may become increasingly automated, potentially reducing the need for human intervention in those areas.
• 🌐 The framework is built with an emphasis on security and privacy, allowing for controlled and safe AI operations within a defined environment.
• 🔍 AutoDev's approach to development with AI agents could lead to a future where human engineers work alongside AI, requiring a new set of engineering skills to manage AI effectively.

Q & A

What is the main topic of the video script?

The main topic of the video script is the introduction and explanation of 'AutoDev', an AI-driven automated development framework announced by Microsoft.

What is AutoDev and what does it aim to achieve?

AutoDev is an automated development framework that aims to automate the entire development process using multiple self-governing AI agents, ensuring security and privacy.

How does the AutoDev framework utilize Docker?

AutoDev uses Docker to create a closed environment where all operations are conducted securely and independently, allowing for proper control over security and privacy.

What is the significance of the 'Ask', 'Talk', and 'Stop' commands in AutoDev?

These commands are used by AI agents within the AutoDev framework for different purposes: 'Talk' for reporting and information sharing, 'Ask' for seeking feedback or consultation from humans, and 'Stop' to signal the end of a task or when an error occurs.

How does AutoDev ensure the security and privacy of the development process?

AutoDev ensures security and privacy by conducting all operations within a Docker container, which isolates the development environment and allows for fine-grained control over access and permissions.

What is the role of Git in the context of AutoDev?

Git is a version control system that is likely used within AutoDev to manage different versions of the code, track changes, and collaborate among AI agents or with human developers.

How does AutoDev facilitate the collaboration among AI agents?

AutoDev facilitates collaboration among AI agents by allowing them to have conversations, share information, and work together to complete tasks, emulating a team development environment.

What kind of performance evaluation did AutoDev undergo?

AutoDev underwent performance evaluation using the HumanEval benchmark, which tests the ability of AI models to solve a range of Python problems with varying difficulty levels.

What is the potential impact of AutoDev on the future of IT engineers' jobs?

The potential impact of AutoDev on IT engineers' jobs could be significant, as it may automate many tasks that are currently performed by humans, requiring engineers to adapt their skills to manage and work alongside AI systems.

How does the presenter suggest IT engineers should prepare for the future with AI technologies like AutoDev?

The presenter suggests that IT engineers should study and learn more about AI, as understanding and being able to work with AI technologies will become increasingly important in the future.

What is the current status of AutoDev in terms of public availability?

As of the video script's knowledge cutoff date, AutoDev has not been publicly released and is still in the research and development phase.

Outlines

00:00

📖 Introduction to AutoDev Framework by Microsoft

The video introduces AutoDev, an automated development framework by Microsoft. It discusses the implications of AI-driven development and how it could potentially automate tasks currently performed by engineers. The video also mentions a paper posted on arXiv, which details the framework that allows for AI-driven development with a focus on security and privacy.

05:00

📄 The Role of arXiv in Academic and AI Development

The paragraph explains the significance of arXiv as a platform for sharing academic papers and how it's utilized by major tech companies like OpenAI, Apple, Google, and Microsoft. It highlights the credibility of arXiv despite not being a peer-reviewed journal and its role in preventing idea theft by providing a timestamped record of submissions.

10:01

🤖 Features and Structure of AutoDev

This section outlines the key features of AutoDev, including the use of multiple autonomous AI agents, security and privacy measures, and performance evaluations. It also provides a simplified explanation of the framework's structure, mentioning the use of Docker and Git, and emphasizes the framework's capability for fully automated development processes.

15:02

💼 Git and Docker: Essential Technologies for AutoDev

The video discusses two fundamental technologies for AutoDev: Git for version control and Docker for containerization. It explains how Git helps manage different versions of code and how Docker allows for the creation, deployment, and running of applications in isolated environments called containers, which is crucial for AutoDev's security and privacy features.

20:02

🔍 AutoDev's Toolset and Execution Environment

The paragraph delves into the specific tools within AutoDev, including an AI agent scheduler, conversation management tools, a suite of development tools, and an execution environment. It also introduces unique commands like Talk, Ask, and Stop, which facilitate interaction and control between AI agents and the system.

25:02

📈 Performance Evaluation of AutoDev

The video presents the performance evaluation of AutoDev, highlighting its high success rate in tasks such as code generation and test creation using the HumanEval benchmark. It emphasizes the framework's ability to understand and manipulate code contextually, suggesting that tasks traditionally performed by engineers may increasingly be automated.

30:04

🌟 The Future of Human IT Engineers in the Age of AI

The final paragraph contemplates the future role of human IT engineers as AI frameworks like AutoDev become more prevalent. It suggests that while certain engineering tasks may be automated, the need for engineering skills to manage and interact with AI systems will likely increase. The video concludes by expressing hope for the public release of AutoDev and the opportunity to explore its capabilities further.

Keywords

💡AutoDev (オートデブ)

AutoDev is an automated development framework introduced by Microsoft, which allows for the creation of an engineer army through AI. It is a significant part of the video's theme as it discusses the future of IT engineering with AI-driven development. The framework is designed to automate the entire development process, which includes security and privacy measures.

💡AI Engineer Army

The concept of an AI engineer army refers to the use of multiple autonomous AI agents to perform tasks traditionally done by human engineers. This is central to the video's discussion on how AI can transform the IT industry by automating development processes, potentially reducing the need for human engineers in certain tasks.

💡Containers (コンテナ)

In the context of the video, containers are a technology that allows for the packaging of software and its dependencies together. This is significant as it allows for the creation of consistent development environments and is used within the AutoDev framework to ensure secure and isolated development processes.

💡Version Control (バージョン管理)

Version control is a system that records changes to a file or set of files over time, allowing for tracking of changes and collaboration among developers. The video mentions Git, which is a version control system, as a foundational technology for managing changes and versions of code within the AutoDev framework.

💡Docker (ドッカー)

Docker is a platform that allows developers to develop, ship, and run applications in containers. It is mentioned in the video as a key technology used by AutoDev to create a secure and isolated environment for AI-driven development, ensuring that the development process is secure and portable across different systems.

💡Human IT Engineers

The video discusses the future role of human IT engineers in the context of AI-driven development. It suggests that while certain tasks may become automated, the need for human engineers to manage, oversee, and work alongside AI systems is likely to increase, requiring new skills and a deeper understanding of AI technologies.

💡Git

Git is a distributed version control system that is integral to modern software development. The video references Git as an example of a technology that will continue to be important for human engineers, even as AI takes on more development tasks. It allows for tracking and managing changes in the source code.

💡GitHub

GitHub is a web-based platform for version control and collaboration that uses Git. It is mentioned in the video as a platform where the AutoDev framework's research paper is published, indicating its role in the dissemination of information and collaboration within the IT community.

💡AI-Driven Development (AIドリブンデベロップメント)

This term refers to the development process that is driven by AI, rather than humans. It is a core concept in the video, highlighting how AI can take the lead in software development, from coding to testing, potentially changing the nature of work for human engineers.

💡Performance Evaluation

The video discusses the performance of the AutoDev framework, mentioning a performance evaluation using a benchmark called HumanEval. This evaluation is crucial in demonstrating the effectiveness and reliability of AI in performing tasks that traditionally required human engineers.

💡Collaborative AI Agents

The concept of collaborative AI agents is introduced in the video, where AI agents work together, communicate, and coordinate to complete development tasks. This collaborative approach is a key feature of the AutoDev framework, emphasizing the cooperative nature of AI in development processes.

Highlights

Microsoft has introduced an AI-driven automatic development framework called AutoDev (オートデブ)

AutoDev aims to automate the entire development process with AI agents, potentially transforming the role of human engineers

The framework allows for the creation of multiple autonomous AI agents, each with specific roles and capabilities

Security and privacy are integral parts of the AutoDev framework, ensuring safe development practices

AutoDev's performance has been tested and received high evaluation, showcasing its potential in practical applications

The framework utilizes Docker containers to encapsulate development tasks, enhancing security and control

AutoDev incorporates Git for version control, allowing for efficient management of code changes and collaboration

AI agents in AutoDev can communicate with each other, simulating a team of human engineers working together

The framework includes a conversation management tool for humans to interact with and direct AI agents

AutoDev uses a set of predefined commands (Talk, Ask, Stop) for AI agents to communicate and manage tasks

The framework has been evaluated using the HumanEval benchmark, demonstrating high accuracy in code generation

AutoDev's approach to development suggests that tasks traditionally performed by human engineers may increasingly be automated

The framework's design allows for the possibility of AI agents conducting code reviews and suggesting improvements

The role of human engineers may shift towards managing and directing AI agents, requiring new skill sets and knowledge

AutoDev represents a significant step towards integrating AI into software development, potentially reshaping the industry

The technology is not yet publicly available, but its implications for the future of engineering and development are profound

The video provides a comprehensive overview of AutoDev, including its theoretical foundations, practical applications, and potential impact on the IT industry

Transcripts

[音楽]

富蔵ハチへようこそ今回はトレンド編で

Microsoftが発表したAI

エンジニア軍団を作る自動開発

フレームワークデブについて説明して

いこうと思いますこちらチャンネル共通の

告知事項です気になる方は一時停止して

ご覧くださいえ今回の内容ですがえデブと

いうですねま自動開発フレームワークこと

でまたエンジニアのタスクがですねま自動

化されていくという内容ですで最後の方は

また定番のですね人間のITエンジニアの

仕事今後どうなってくんでしょうという話

もしていこうと思いますえ今回の動画は今

まで以上に特にえ個人の意見感想を含み

ますのでご留意くださいそれでは参り

ましょうではまずオートデブの概要につい

て説明していこうと思いますえ先日私は

ですねこんな動画を投稿しましたえ中身

ですねえっと2024年の3月12日にえ

新しいAIデビが出ましたよとで何かって

言うとITエンジニアの実務が実際にでき

ちゃう世界初のAIソフトウェア

エンジニアですという話でしたねでこちら

の内容は結構反響が大きくてですね元々

海外でもバってましたしまブロン記事も

結構閲覧がすごい増えてですね私自身も

驚いてましたでこれからエンジの仕事も

色々また変わっていくなと思っていたん

ですが

えっとこれ系の話でさらに大きいのがまた

出てきたのでこちら紹介しようと思います

ことの発端はですねえっとまアーカイブと

いう論文投稿サイトがあってこちらに

Microsoftがえっとま測ってか

測らずか2020年3月13日まデビの

発表の翌日ですねこちらに投稿された論文

がえっとありましたタイトルはですね

オートデブオートメAIドリブン

デベロップメントてことでですね威すると

えデブAI駆動の自動開発と衝撃的な

タイトルで出ておりましたでこのなんたら

ドリブンデベロップメントまずこちらは

IT業界でよく使う単語でま何をトリガー

に何を起因に開発をしていくかすべきかっ

て時によく使われる言葉なんですけどもま

今回はAIドリブンデベロプメントAI

駆動開発となんと素敵な名前でしょうで

こちらに

オートメーティッドはい結構これに驚き

ましてまそもそもですねアーカイブ知ら

ない方もいると思うんで説明していこうと

思いますでアーカイブってえっとまあ

2000あ1990年ま91年頃にえ

始まったえ簡単に言うと無料で論文を投稿

閲覧できるウェブサイトですとま学術論文

ですねで学術論文のジャンルは色々あって

ま物理数学経済えまコンピューター

サイエンスえ金融電気工学電子工学ま色々

とあるんですけどもその学術論文をえ投稿

できるところでまPDFでえっと投稿が

できるしダウンロードもできると無料です

ねで特徴はですねさ前の論文を取り扱って

いるえサービスまプレプリントサーバーっ

て言んですけどもこのプレプリントサー

バーっていうものの先駆けですまプレ

プリントサーバーといえばアーカイブが

1番有名って感じですねはいで同じような

サービスは日本にもあってJ回部とかあと

海外でえっと生物系ならバイオアーカイブ

科学系ならケムアーカイブとか色々あるん

ですねでこのプレプリントってのは左前の

論文ですけどもさってそもそも何ですかっ

て話を一応しとくとえ学術論文を何か出版

しようと思った時にさというプロセスを

通るんですねでまえっと論文書人が執筆を

して実際にえっと出版したいよとなった時

にまその出版社のえっと編集とかがえっと

チェックをしてままずはえっと定Sとか

文書として成立してるかとかま色々と

チェックをしますとでそのチェックを通過

するとやっとサドというところに通って

サドはまその専門家とかその界隈の詳しい

人とかが色々とチェックをしてま審査する

ところですねでこのサドを見事通過すると

その学術師とかに乗るという感じなんです

けれどもまこのえサドのレベルはですね

出版社によって全然違うんですけども

例えば有名なサイエンスとかネイチャー

みたいな1の学術師だと砂のレベルは高

すぎてですねなかなか通らないま仮に内容

が合ってたとしてもそれがもう求める

レベルの驚けなもんじゃないと上げないよ

とかまそういうのがあったりするんですね

なのでそこはま出発によってバラバラです

なんですけど所得はそもそも時間がかかる

んですねえっと平均して数ヶ月長くて1年

以上かかったりもしますまつまり遅いん

ですよねなのでえっと発明とか発見って

いうのはま発表してから時間かっちゃうと

古くなっちゃうんでえまスピードが遅いと

いうところでえっとさ前の論文を早めに

公開できるスピーディな情報共有目的をし

たのがアーカイブですじゃあ砂通ってない

から信用ないかってことはそんなことは

なくてですねえ結構使われておりまして皆

さんご存知OpenAIとかまApple

GoogleMicrosoftもよく

このアーカイブを使っておりますしま

例えば数学のま難しい定理まポアンから

予想とかですねこういうの定理に対する

証明論文とかそういうのもまここに上がっ

たりするんですねなんか乗る前にでま結構

ここにもう乗せるのが定番になってきてい

てえまさく前に実際アーカイブで公表し

ちゃってでそこで専門家がああでもない

こうでもないと意見を出してきてそれを

参考に水行つまり修正をしてで本家の砂に

持っていくという流れがだんだん一般的に

なってきてるようですまあとはですね

メリットがあって左って遅いのでえ砂でま

あの遅いとですねチプ化するってもあるん

ですけれどもそもそも里の時にですね

アイデア盗まれるとかそういうのも実際

あったらしいんですよねなのでえっと

アーカイブ載せていつ誰がどんなことを

出したのかを明らかにするこれでまえっと

パクられたりとかするのを防ぐって意味で

アーカイブはよく利用されてるようです

ただえ砂じゃ通ってないから信用ない

かっていうとそんなことはなくてですね

一応所得前もちゃんとチェックはされてい

てままずその界隈の専門家がアーカイブ見

てますしあとはあの閲覧者がですねこの

内容おかしいっていうのを報する機能も

ありますであとは作の論文まサの論文が

実際おかしすぎた場合はリジェクトつまり

削除されたりすることもありますしえ登録

分野が間違ってれば直されますしあまりに

もアカウント含めひどかった場合はえっと

アカウントま停止ま赤板ですねとかもする

ことがあるようですはいなんでねえっと

アーカイブ結構使われているのでえこの

機会に是非アーカイブ見て興味があるある

方はえっと見てみて

くださいでこのアーカの論文は1個1個が

識別できるIDが振られていましてその

振られるルールも共有しますねえっと

ルールはですねアーカイブコ投稿の年月を

示す数字ド投稿数番号を示す数字そして

バージョンがつって書かれていますでこれ

に加えて登録分野とか投稿Bが補足される

ような感じですで今回の実際の

MicrosoftのえっとIDはこちら

ですねえっとアーカイブコロ2403これ

は2024年の3月の投稿ですとでド

0829これはえっと3月のえ投稿された

論文の中の

8299番目のアーカイブ論文ですと

すごい数が月刊で上がってますねでそれの

えっと第一般V1ですという意味ですねで

後ろの補足がえっとcsseつまり

コンピューターサイエンス分野の中のえ

ソフトウェアエンジニアリングの分野の

論文ですと実際投稿日はえ2020年の3

月13日というのが分かりますでこちらの

IDは実際にあの調べれば論文が見れます

ま概要欄にもね実際の論文のリンク貼って

おきますので是非興味ある方はご覧

くださいで論文見ますと中にですねえっと

ま投稿者の名前のところに全員皆さん立

この名前がえ下についてましてえ名前の下

にえ所属ですねMicrosoftLM

USAと書いてますでこれはえっと

Microsoftの本社の住所ですねえ

本社はえっとアメリカのワシントン州の

レドモンドにあるのでま本社の人はこう

やって書くんですねつまりえっとこの投稿

者はMicrosoft本社の人たちの

論文ですよということが分かりますで論文

のえっとインデックス目次がえっとこんな

感じで書かれてありましたま

アブストラクトから始まって最後結論まで

書いていて今回のオートデブの内容ですね

で今回はこの中身を全部詳細には威しませ

んがこの中身をえっとざっくりとえっとま

噛み砕いて分かるレベルにまとめてえ日本

語でえっとま意見も踏まえてえ説明して

いこうと思いますでまだこの動画制作時点

ではですねこの論文の内容説明してる日本

語の動画なかったんですよね1個もなので

今回多分初めてになると思うんで是非え

興味ある方は最後までご覧くださいでは

ですねえざっくりと説明するとですねまず

先に結論ですねえ今回の論文中身はえ

こんなことが書いてありますえ自立型の

AIエージェントを複数用意する自動開発

のフレームワークを提案しますとでその

フレームワークを使うとですねま

セキュリティやプライバシーの保護も

ちゃんと対策ができますよとでえしかも

えっとフレームワークってこの論文では

表現しててもっぽくないんですけどもま

ぶっちゃけですねもうテストを実際に実施

してえっと評価が何パーとかっていう風に

出してるんで多分なんかもがもうあるん

でしょうね開発中でおそらくそれをベース

に喋ってんだと思いますはいでこれを今回

まちょっとIT初心者向の人も踏まえて

ですねえ補足しながら説明していこうと

思い

ますえ今回の論文は非常にボリュームで

ですねだいぶ削ったんですけれどもそれで

も量が多いので少し長くなるかもしれませ

んがお付き合いくださいではまずオート

デブの特徴からまとめていきますえ冒頭の

アブストラクトイントロダクションまとめ

たらこんなことが書いておりましたえ自律

型AIエージェントによって完全に自動化

された開発フレームワークオートデブを

提案しますとで従来のAIエージェント

これ具体的な名前も出てましたねえgit

HUBコパイロットとかそういったものは

支援型であってえ自動化できる範囲も限定

的ですけれどもオーデブは開発プロセス

全体を自動化できますよとでオートデブは

全ての作業がま後で説明しますがコンテナ

に閉じられていてえ権限制御も可能なので

えセキュリティやプライバシーもちゃんと

確保できますよとですでにパフォーマンス

もテスト済みでえ素晴らしい評価があると

こちらも後で説明しますまこんなことは

書いてありますでえっと今回のえオーデの

オートデブの構造をえ図にしてるものが

ありましてそちらを書き直したのはこちら

ですねこんな感じになってましたでこれ

少し英語分かりづらいので日本語に威して

みましたま少しえ言葉の意味も変わっ

ちゃいますけどもこんな感じですでこの

説明する前にどうしても避けてれない専門

用が2個ありましてこちらを補足する必要

がありますそれがこのドッカーとギット

ですねでこの今回ですね2個説明するん

ですがすでにエンジニアで知ってる方は

飛ばしてもらっていいので補足と書いてる

チャプターを飛ばしてください知らない方

はご覧くださいではこのこちらのギットと

特化説明していこうと思いますえ先に

さらっと触れておきますとギットっていう

のはバージョン管理ができる技術です

そしてドッカーっていうのはコンテナって

ものが使える技術ですより詳しく説明して

いきますまずgitはですねえバージョ

ンってものを管理する技術です身近な例で

言うとですねえっとアプリにはバージョン

の数字がありますよねあとはスマホ自体に

もOSのバージョンの数字ありますで

ゲームにもバージョンがあってよくアプデ

したらえっと数字が上がってま新しい

ステージが増えるとかキャラが増えるとか

ありますねで紙の本とか電子書籍こちらも

バージョンがありましてま初犯とか第1般

第2半とかまそういったものがありますよ

ねま要は中身が変わったら上がっていく

数字みたいな感じですねでこのえ

バージョンはプログラムにもありましてま

プログラムが一定の規模を変わった場合は

バージョンをつけてそれを変えたりして

管理していきますでそのえっとバージョン

として目印を不要してえっと管理してます

よとまV1.とかそういうのがバージョン

ですねま今回のアーカイブでも一応例で

言うとあれもバージョンですえ識別史とし

てま与えられたIDに最後にV1とかV2

とかありますねあのもバージョンですで

バージョン管理の技術を使うと何がいい

かって言うとえっとバージョン管理の技術

を使った場合管理領域ってところがあって

その管理領域の中でえっとファイルを監視

して変更を見ていきますでもし技術が使わ

れていなかった場合普通にえっと

バージョン管理なしで運用しちゃうとま

右上みたいにですね似たようなファイルが

いっぱい出来上がって管理しづらくなり

ますまコピーコピーでどんどん作られてく

感じですねなんですけれどもちゃんと

バージョン管理技術を活用すると下のよう

にえすっきりと常に1個だけのファイルに

なりえそして変更の履歴とかがちゃんと

管理されていてえま綺麗になりますとで

この管理領域のところこれ名前がちゃんと

ついていましてえっとリポジトリーと言い

ますでリポジトリーという領域の中で

ファイルをいじることによってちゃんと

管理ができますよでこのリポジトリーって

いうのはま差分変更の利益を全部持ってい

ていつ誰がどのファイルをどんな風に何行

目を変えたかとかが全部記録されていて

履歴に残りますただし勝手に履歴に残る

わけじゃなくて自分が確定したタイミング

この時点の変更で保存しますみたいなこと

を宣言するとえ前の状態からその宣言状態

までの間で差分を管理するというような

仕組みになってますでまバージョン管理が

できるとですね例えばえっと古い

バージョンに1回戻そうとかちょっと

新しくしようとかができるようになります

まバージョン管理のえっと具体的なえま

商品名と言いますか有名なサービス名が

gitですとでまとめますとgitって

いうのはえっとバージョン管理つまり文章

やプログラムの中身の状態を管理できる

技術ですと何がどう変わったか誰が書いた

のかを記録できますでそれぞれの

バージョンに目印Vいくつとかがつけれ

ますとでえっとこれらの履歴のデータを

管理する場所をリポジトリーと言いますと

で過去の状態に戻したりとかできる

メリットがあります他人とも共有できるの

でチーム作業に向いてますでギットって

いうのはそのバージョン管理技術の中の1

個に過ぎませんで前回ですねデビの時に

あのまgitハブて説明しましたけども

gitHUBとGは一応違いましてえっと

gitハブっていうのはま前回説明で言う

とえプログラムの中身を他人と共有し

合えるIT業界定番のサービスと言いまし

たただこのgitハブっていうのはgit

の技術を利用しているウブサービスの1個

に過ぎませんま要はGって元々画面がない

のでえ仕組みだけなのでその仕組みを利用

して画面くっつけたやつがGハブって感じ

ですねはいまこれ以外にもGとか

バージョン管理詳しい説明はまた別の動画

作りますので気になる方は是非えっと

チャンネル登録お願いいたします次は

ドッカーですがドッカーっていうのは

えっとコンテナ仮想化またはコンテナて

ものを利用できる技術ですでコンティナっ

て何かって言うとちょっと難しい説明なの

で今回は超ざっくり言っちゃいますけどえ

ざっくり言うとMacとWindowsが

あったとした時にえMacで動く

プログラムこれは通常Windowsでは

動きませんなぜかというとOSが違うから

ですなんですけどえコンテナてもので

包み込んであげてこのコンテナって技術を

使うとですねなんとWindowsでも

Macのプログラムが動くんですねま要は

環境サを気にしなくても済むのがえっと

コンテナって技術ですでそのえコンテナを

利用できるようにするための中で有名な

ものがドッカーですドッカーを使うとこれ

ができるってことですねで別にOSの際

だけじゃなくてえ例えばですねえっとある

MacからRMacにえっとま

アプリケーションのソースコードとか移動

する時にですねえっと前のMACはえっと

バージョンがま新しくて次のMACは

たまたま古かったりとかする場合ですねえ

本来古いバージョンなら動かないはずの

ものがコンテに入れてあると動くんですよ

ねとかえっとPHPのえっと開発環境前の

マックは作ってたけども新しいMacは

まだPHPの環境を作ってないやとそう

いう場合でもえっとプログラムを

パッケージとしてコンテナーに閉じておけ

ば動くんですよねあとはえっとまそもそも

え開発環境構築が面倒な手順で結構色んな

手順を叩くのが面倒くさいでやっとそれが

終わって出来上がるこ環境っていうのが

あったとしたらその環境ごと体に

パッケージしてしまえばえ環境構築をする

ことなく出来上がった状態のものが渡せ

ますまこういった風な使い方もできるのが

えっとコンテナ技術ですじゃあ元々

パソコンにあるものとの関係はって言うと

えっとパソコンで元々動いてるプログラム

や元々あるファイルとかそういった

リソースとコンテナは切り離されますなの

でえっとコンテナで何が起きてるかって

いうのは元々のPC外側には影響しないん

ですねえコンテナはあくまでもホストの

PCまそのコンテナが動いているベースの

え下地のPCにとってはただの位置処理に

過ぎませんま要はですねコンテナっていう

のはえっと影響範囲が制御できてえ何もし

なければ外に影響は及ぼしませんしま設定

すれば影響はえっと変えられますが基本的

には切り離すことができるんですねえで

今回のオートデブっていうのはこの

コンテナ技術を使っていてそこでえ対応を

全部済ますからえセキュリティとかの問題

もちゃんと設定すればクリアできるよって

ことを言いたいわけですはいで今回のえ

説明したドッカーコンテナこちらも別の

動画で説明していきますので気になる方は

是非チャンネル登録をお願いいたしますで

は補足が終わりましたのでオートデブの

実際のえっとまフレームワークの中身を

説明していきますまずオートデブという

フレームワークは大きく4つのえツールで

成り立っていてえ右側説明していきますと

まずAIエージェントこちらはですね

エージェントスケジューラーなるえ仕組み

が用意されていてまAIモデルの選択

そしてどういう役割なのかっていうの

割り当てえこれをえっと管理し複数のAI

エージェントを作れるようになっています

で次に会話管理ツールですねこちらは全体

のまコントロール制御はもちろんのことえ

プロンプトで指示を出してタスクをやって

もらうとかあとはAIの状況を把握したり

とかAIからフィードバックを受けるとか

いろんなことができるまメインのユーザー

が使う領域ですねえ次にツール群これは

AIエージェントが利用するツールが揃っ

ていますよということですでまファイルを

いじったりえ開発をしたりテストをしたり

えなんか動かしたり検索したりバージョン

管理をするツールこれがえっとあるとで

これ英語の論文で気になったのがえ検索の

ところにですねリトリバルって書いてたん

ですねでリトリーバルてのはリトリブって

いう同士のま活用系ですけれどもえっと

サーチとの違いはサーチの方がまネットと

かも含むえ情報からえ情報を検索して

探し出すというニュアンスがあると思って

いてえリトリーブはですねすでにある情報

リソースの中からえ回収取得するという

ニュアンスがあると思っていますなので

もしかしたらですねえっとデビみたいに

Webブラウザー使ってオンライン上の

ものを探してきてとかやらないかもしれ

ません事前にこちらが用意する必要がある

かもしれませんただネットのオンラインも

できるかもしれませんこちらは今後要

チェックですねで次実行環境こちらは

えっとまちょっと置き換えちゃったんです

けどプログラムとログとでこちらは実際に

AIが行う全作業はこの中で行われますと

いうことですねでドッカーっていう

コンテナを使いますのでえクローズな環境

の中でセキアに作業が行われますよという

ことでしたでは実際にオートデブを使う際

の1つのサンプルというか事例というか

どういう流れで使うってのを説明して

いこうと思い

ますデブをまず使う時にはまず全体設定

から行いますこれ人間のユーザーがまず

えっとプロジェクトのゴールつまり何を

作りたいかとか何をして欲しいかっていう

のを先に決めるってことですね

えその次にルールズアクションズ

オブジェクティブコンフィギュレーション

を決めていきますまつまりえAI

エージェントに対して何ができるのかどこ

までできるのかどういう権限があるの

かっていう細かいところをコントロール

制御できますで次にえっと実際処理が行わ

れる実行環境とかシステム全体の中でえ

流れていく情報に対してま機密情報もれ

ちゃまずいものとかがあればそれが保護さ

れるような設定をする必要がありますで

こういった定義はですねえっとやる

ファイルで行われるようですヤルファイ

ルっていうのはまファイルの種類の1つで

えファイルの名前の後ろにドットなん

ちゃらってあると思うんですけどもこのド

なんちゃらがえっとヤるとかymlって

書いてやつがヤるファイルです他に人気の

やつはえっとドJSっていうJSON

ファイルがありますけれどもま要はえ設定

系でよく使われる人気のえファイル

ジャンルですで具体的には右側のように

書きますが要はコロン区切りで左側に

えっと何をえ対象に設定したいのか右側に

どういう値をま当てるのかっていう感じで

えキーとバリューを当てはめてえ管理し

ますでインデンと字下げを使って回送構造

を作れますまこんな感じでえっと設定系の

内容を定義することができるま人気の

ファイルこれがやるファイルですねで次に

えっとエージェントスケラーって

ものを使ってAIエージェントを管理でき

ますでこのえっとAIエージェント

スケジューラーで具体的には何のAI

モデルを使うのかをちゃんと選んでえその

AIエージェントには何をして欲しいの

かって役割を決めます例えばえっとテスト

をして欲しいレビューして欲しいえ行動を

書いて欲しいとかファイルを操作して

欲しいとかっていうのを自分が欲しい専門

家を用意する感じですねこれを複数作れ

ますまこれがAIエージェント軍団たる

遊園ですねで次にこのオートではですねえ

特有のえ機能を元々用意されていてですね

それがえトークコマンドアスクコマンド

ストップコマンドですこれは人間じゃなく

てAIが使うコマンドですで何かって言う

とトークコマンドはえっとAIが人間に

対して報告や進捗状況の共有とか情報共有

をするためのえコマンドですで次にアスク

コマンドこれもえ人間の有罪に対してAI

が相談してくるフィードバックを求めて

くるためのコマンドつまりこれからどうし

ますかとかこんな結果だけどどうすると

かっていうのをAIが聞くためのコマンド

が用意されてますで次にストップコマンド

これはタスクが終わったとかもしくは

エラーで止まったとかなんか止まる理由が

あった時にAIが投げてくるコマンドです

まこのコマンドがオートデブは初めから

用意されてるということでした次に全体

設定とAIスケジューリングが終わったら

いよいよタスクを実行してもらいますで

これは会話管理ツールを使って実際に指示

をしてくんですけれどもえっとAIが複数

いますのでこの会話管理ツールの中では

ですねなんと複数のAI同士が会話をして

いくんですね会話をしながら応答内容を

解析してタスクを進めていくとえただ

えっと会話終了条件を事前に設定すること

ができてまストップコマンドが何回行った

とかえどういう条件でストップしたとかま

色々とこう条件をつけてタスクが終わる

区切る条件とかを作ることができますえ次

にえっと元々の論文ではパーサーって書い

てあんですけどもま要は変換ツールですね

えパーサーを使ってえっとそれぞれの出力

内容っていうのをAIが解析してタスクを

するしないとかを判断していきますよとで

パースっていうのは簡単に言うとえ情報を

まAIエージェントが理解可能な状態に

えっとま活変換していって解析するって

いう感じですまイメージで言うとリンゴ2

つ買ってねっていうまテキストがあったら

えそのテキストをえっとまパースしてえ

同士は買う対象はリンゴ数は2だという風

に解析できますまこんな感じで文章を

ちゃんといい感じに変換できるものだと

思ってくださいでこのパースが適切なのか

どうかっていうのをちゃんとえっとAI

エジンとが理解して足りない情報があれば

足りてないとえ警告を出してくるし足りて

いれば次のフェーズにぎますちなみに

パースが終わったら次はですねえっと検証

した後え自分の権限はどこまであるのか

どこのコマンドが使えるのかっていうのを

確認して次のフェーズに移っていきます

えっと最後に出てたのが出力ツールですね

アウトプットオーガナイザーこれはえっと

ま単純にえ作業する実行環境からの結果を

受け取る場所とか何かしらのえっと出力を

する機能ですねこの出力ツールがあるから

ま我々の状況把握もできますしえAI同士

の会も成立するという感じですこれらの

ツールをを使ってタスクが進めていかいき

ますま今回の特徴はですねまえっと

コラボレティブって単語が論文でぱ出て

くるんですねコラボレ強調性というかま

コラボレーションですねなのでえっと今回

の特徴はコラボレエージェントま強調型

エアエージェントと私は名前をつけました

でこれはAIエージェント同士がえっと

会話をしていくまさにチーム開発を実現

するためのスキームかなと思っております

で最後に設定した内容で実際タスクを実行

してもらってその動くととがこの実行環境

ですとえ論文ではイバルインバイメントて

書いてますけども正確には

エバリュエーションインバイ実行環境です

ねでこちらの中で全ての処理が行われて

いきますこの中でアプリが動くしログが

あったらこちらに蓄積しますよってこと

ですねでえっとドッカーのコンテナの中で

動作しますのでえっとま他の処理とは

切り離して動きますなので適切に設定を

すればセキュリティも守られるし

プライバシーの方がも問題ないですよって

いうような感じのえ内容が書れておりまし

たで総合しますとオートデブの特徴って

いうのはえっと複数のAIエージェントを

管理して役割を与えられますよとでAI

エージェント同士が会話をしてタスクを

進めていきますえ全体の情報制御やaiの

権限等を設定しドッカーを利用するので

セキュリティも担保が可能ですとでえっと

AIが人間のユーザーにフィードバックを

求めてくるこれも特徴的でしたで開発

プロセス全体をそれを通して自動化でき

ますとま一言で言うと自分専用のAI

エンジニアチームを持つことができるそれ

がオートデブのすごいところてところです

ねはいでは肝心のパフォーマンスこちらも

説明していきましょうえオートテブの全体

のコンセプト基本方針とかま仕組みすご

そうなのは分かったと思うんですけれども

じゃ実力はどうなんですかて話ですねで

今回ですねえっとヒューマンイバルという

ものでえっと評価をしているみたいです

ちょっと毎回ねあのAI系は全く知らない

テスト方法とかが出てくるんで大変です

けれども今回はヒーマンイバルです

2021年にOpenAIが公開したもの

でえっとま大規模言語モデルllmの

えっとベンチマークをする中では標準的な

ものの1つらしいですでえっと164個の

Pythonのま問題集と回答集でえ初級

から上級まで難度カバーしていてま結構

使われているらしいですとこれはgit

HUBで公開してますので無料で入手が

可能ですでえっとこの中身を簡単に説明し

ますとえっとまずAIのモデルにある問題

を与えますとその問題を解くプログラム

コードを書いてもらいますとでその書いた

コードがえ稽古ま何個かあった場合その

えっと何かか書いたコードそれぞれを

テストしますでそのテストがちゃんと通る

か通らないかってところでえっと判断する

評価モデルらしいですでこれをPASS@

Kという指標でえっと判定していてええ何

個のコードを書けばどんぐらいの確率で

テストが通るらしいそういう性能です

みたいなことが分かるらしいですで今回は

このえっとオートデブっていうのがえっと

この問題を使ってえ今回は1個ですね

えっと1個のえ作ったソースコードこれが

どんだけ通りやすいかっていうのをえ

チェックしておりましたなんで今回は

PASS@1ですねえODデブがその問題

に対してたった1個の回答を用意してその

回答が合ってるか合ってないかみたいな

感じですねでそれがなんと生徒率が高かっ

たよという話ですで今回はそもそもえっと

アプリケーションの行動を作る問題として

もえパス1で991.5の評価を出してい

てえそれとは別でえテストを作ることも

できるようでま要は既存のえっとソース

コードプログラムに対してこういうテスト

をすべきでしょうというようなテストも

行ってそれも正当率がえっと一発で87.

%ま要するに一発合格の確率が高かっ

たってことですねなのでえっとコード生成

だけじゃなくてテストもえ生成できる

らしいですえつまり自分のえっとま

プログラムを読んでもらってじゃこういう

テストした方がいいねとかっていう理解

コンテキストの多分理解もできるん

でしょうねなんでえっと結果的には非常に

高い精度でタスクをこなすことができた

らしいことが書かれておりましたま要は

えっとコンテナでセキアにえ作業ができる

ししかも制度も悪くないよみたいな話です

ねでは最後定番ですがえ我々人間のIT

エンジニア今後仕事どうなるんでしょう

かっていう話をしていこうと思いますで

結論ですがえっと現役ITエンジニアの

観点も含めて個人的感想ですがやっぱり

従来に作業の中でAIに置き換わる部分

ってのはこれどんどん今後増えてくと思っ

ていますオートデブができることを考えた

時にですねこんなことできそうですね例え

ば単純にアプリを作らせるまコードの生成

ですねこれはできそうですとでテスト

コードが生成できるってことはテストの

自動化もできそうですテストコドかけ

るってことはえプログラムの背景

コンテキストが理解できるのでえつまり

リファクタリングとかですねえ既存コドの

改善点の調査とかこの辺がまできそう修正

とか改善もできそってことですねあとは

ドキュメンテーションの自動化まつまり

ですねよくIT現場であるこの現場えっと

プログラムはあるけれども詳細積書がない

とかねそういう現場結構あると思うしそれ

やってるエンジニアもいると思うんです

けどもまそれも任せられそうですね1番

結構厄介な作業でしたであとはですね

えっとソースコードのレビューこれもでき

そうですしあとはなんか不具合があった時

にどこがおかしいのなんで起きたのどう

直したら良さそうっていうのもえ任せ

られる可能性が出てきますあとは

バージョン管理できるんでギットのタスク

も自動化できそうな感じがしますま色々

想像が深りますけれどもえっと一方で

やっぱりですねえっとAIを管理する側

扱う側のポジションもやっぱり増えそうだ

なと思いましたえ特に今回のオードデブは

デフォルトでアクコマンドがありますよね

アスクコマンドじゃあそのアスクコマンド

でAIに聞かれますよとえ今こういう状況

でここまでやりましたどうしますかとか

こんなエラーがあったけどどうしますかっ

て言われた時に答えられますかて話ですね

はいあとはえっとコマンドや権限を適切に

付与すると石はに安全に使えますよって

言いましたけどもじゃそもそもコマンド

権限って分かってますかとどう使いますか

何がありますかって知ってますかみたいな

感じですねやるファイルかけますかとなの

でやっぱりエンジニアリングのスキルって

絶対に必要なんですよねでどちらかと言う

と今のエンジニアがどこっていうよりかは

エンジニアと呼べる技術者これがえっと

スキル持ってる人が増えるってイメージ

ですエンジニアは消えるんじゃなくって

エンジニアスキルを持ってる普通の人が

増えるみたいな感じですそれはもはや

エンジニアですねだってスキルあるんだ

からだしあやっぱりAIのことについて今

のエンジニアもっと勉強すべきだと思い

ましたね改めてえ例えばですねまえっとソ

とかgimとか経理の人でWord

Excel使えないってちょっと今厳しい

時代じゃないですかやっぱり時代によって

その技術が使えるのが当たり前えって時が

来ると思うんで今後はやっぱりエンジニア

もAIのことは多少触れて当たり前使えて

当たり前知ってて当然っていう風な時代が

来ると思うんでそれに備えてもやっぱり

エンジニアももう少しAIのことをえま

学習すべきですねえとにかくですねどっち

にしても個人的には早く一般公開して

欲しい触りたいですねはいていうのは感想

でしたではまとめですえ今回紹介したオー

debはですねMicrosoftが新た

に論文発表した自動開発フレームワーク

ですま気になる方はえっとこちらの論文

是非ご覧くださいでえっと複数のAI

エージェントを管理して自分だけのAI

エンジニアチームを持てるようなそんな

技術ですねまデビがいっぱいいるって感じ

ですねでえっと強調型のAIエージェント

がえ互いになんと会話をしながらですね

タスクをこなしていくというものですえ

ドッカーを利用することで適切な設定も

することでえっとセキュリティもえ安全性

もちゃんと担保ができそうですとでコド

生成やテスト生成といったところで高い

パフォーマンス評価を既に発揮している

みたいですで既存のタスクはやっぱりこう

いったAIに今後置き換わっていく可能性

が高いんじゃないかなと思ってます一方で

人間のユーザーはこういったものを扱う

ためのエンジニアリングの専門知識は今後

必要になってくると思いますで動画投稿日

現在はまだこの技術は一般公開はされてい

ませんはい今回の動画はこちらで終わり

です長い時間お付き合いありがとうござい

ましたえ今回の内容が面白かった参考に

なったら是非高評価をお願いいたします

また違う動画見てもいいかもと思った方は

是非チャンネル登録もよろしくお願いし

ますまた違う動画でお会いしましょうそれ

では

[音楽]

また