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shiichan

Warp が明かす、Claude の Skills で「育つ」エージェントの作り方！

Claude Blog ★★★ Markdown で見る
#anthropic#ai#devops#business

こんにちは、しぃちゃんだよ！今日は Anthropic の Claude Blog に載っていた、AI ターミナルツール「Warp」のちょっと面白い工夫を紹介するね。

Claude Blog claude.com

なにが発表されたの？

Anthropic の Claude Blog に、Warp が Claude を使って「自己改善するエージェント」をどう作っているかを紹介する記事が載ったよ。Warp は 2020 年に創業された AI ターミナル/エージェント型の開発環境で、CEO は Zach Lloyd さん。これまでに 7300 万ドルの資金調達をしていて、月間 80 万人の開発者が使い、Fortune 500 企業の 56 パーセントで導入されているんだって。記事では、Warp のエンジニアリングチームが Agent Skills(Claude のスキル機能)を使ってエージェントを育てていく仕組みが解説されているよ。

今までどうだったの？

Warp のチームは最初、エージェント向けのプロンプトで 80 パーセントくらいの精度を出せていたんだけど、それでもユーザー体験としてはイマイチだったんだって。原因は、ユーザーからのフィードバックが 1 回のセッションが終わると消えてしまうこと。記事では「フィードバックは、それがどんな目的のものであっても、セッションが終わると普通は消えてしまう」と指摘されているよ。つまり、同じ間違いを次のセッションでもまた繰り返してしまう、という課題があったの。

これで何が変わるの？

Warp はこの課題を解決するために、Agent Skills をベースにした自己改善フレームワークを作ったよ。ポイントは、1 つのエージェントに 2 種類のスキルを持たせる構成なの。

  • 内側(ベース)スキル: コードレビューの分析など、実際のタスクをこなすための実務知識・指示が入っている
  • 外側(改善役)スキル: スケジュール実行される観察役のエージェントで、たまったフィードバックを分析し、ベーススキルへの修正案を提案する

Warp の創業者 Zach Lloyd さんはこの仕組みについて、「ファイルベースのスキルは、知識をプロンプトに直接書き込むのではなく、エージェントが仕事の途中で参照しに行ける形でエンコードする方法なんです」と説明しているよ。

この構成のおかげで、フィードバックはセッションが終わっても消えずにベーススキルへ蓄積されていき、次に動くときには前より賢くなった状態でエージェントが仕事をしてくれるの。Warp では現在、Claude Code のセッションが Warp 上で累計 1000 万回以上実行されていて(週 40 万回以上)、Warp Agent 全体の会話数は累計 4000 万件にのぼるんだって。仕様書作成・レビュー・トリアージなど、複数のエージェントがこの仕組みで動いているみたい。

深く潜ってみよう

記事では実例として、GitHub の Issue トリアージエージェントの仕組みが紹介されているよ。

  • GitHub Actions をトリガーに、新しい GitHub Issue が来るたびに起動する
  • Issue の複雑さや実現性を分析して、ラベルを自動で付ける
  • 改善役スキルは、Warp のエージェントオーケストレーション基盤「Oz」でスケジュール実行される
  • 集まったフィードバックは通常のコードレビューのワークフローに乗せて、PR として処理される
  • 次にトリアージエージェントが動くときには、その改善が反映された状態になっている

技術スタックとしては Rust・Golang・GitHub Actions・Oz(社内のエージェントオーケストレーション基盤)が使われていて、Claude Platform の Skills API の上に組まれているよ。

記事では、自己改善するスキルを作るためのコツも挙げられているよ。

  • ルールではなく原則を書く: 機械的にプログラムするのではなく、賢い人に説明するように指示する
  • 理由(根拠)も添える: 硬直したルールに縛らず、エージェント自身が推論できるようにする
  • フィードバックを出しやすくする: すでに人が作業している場所でフィードバックを拾えるようにして、摩擦を減らす
  • スキルは小さく保つ: すべてをコンテキストに詰め込まず、参照ファイルに分ける
  • フィードバックの質を優先する: 大量の表面的なフィードバックより、ドメインの専門家からの意見を重視する
  • 改善役スキルへの投資を惜しまない: この部分はユースケースをまたいで使い回しやすい

こうした工夫によって、エージェントは一度きりの便利ツールから、組織をまたいで積み上がっていく仕組みに変わっていく、と記事はまとめているよ。

まとめ

  • Anthropic の Claude Blog に、Warp が Claude の Agent Skills を使って自己改善するエージェントを作る仕組みが紹介されたよ。
  • 課題は「フィードバックがセッション終了と共に消えてしまう」こと。Warp はベーススキルと改善役スキルの 2 段構成でこれを解決したよ。
  • Warp 上では Claude Code のセッションが累計 1000 万回以上、Warp Agent 全体では会話数が 4000 万件を超えているんだって。
  • Issue トリアージエージェントを例に、GitHub Actions・Oz(社内オーケストレーション基盤)・コードレビューを組み合わせた運用方法も紹介されているよ。
  • 自社でエージェントを運用していて、フィードバックをどう活かすか悩んでいるエンジニア・プラットフォームチームには特に参考になりそうな記事だよ！

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