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Agent モードによる自律的なタスク実行

学習目標

Agent モードを使って、複雑なタスクを自律的に実行し、問題を反復的に解決する方法を学習します。

前提条件

  • VS Code 1.99以降
  • chat.agent.enabled 設定を有効化

学習内容

1. Agent モードの特徴

Edit モードとの違い

特徴 Edit モード Agent モード
ファイル選択 手動で指定 自動で判断
実行範囲 指定ファイルのみ 必要に応じて拡張
ツール実行 なし ターミナル、ビルド、テスト
エラー対応 手動 自動的に修正を試行

2. Agent モードの開始

演習1: 基本設定と起動

  1. 設定の確認 

    // settings.json
{
  "chat.agent.enabled": true,
  "chat.agent.maxRequests": 15,
  "github.copilot.chat.agent.runTasks": true,
  "github.copilot.chat.agent.autoFix": true
}

  2. Agent モードの起動

  3. Chat view を開く（Ctrl+Alt+I）
  4. モードドロップダウンから「Agent」を選択
  5. または直接開く: VS Code Stable

3. シンプルなタスクの実行

演習2: 新しいアプリケーションの作成

  1. Webアプリケーションの構築 

    プロンプト: タスク管理Webアプリケーションを作成してください。
以下の機能を含めてください：
- タスクのCRUD操作
- 優先度の設定（高・中・低）
- 期限の管理
- 完了/未完了の切り替え
- ASP.NET Core Web APIとして実装

  2. Agent モードの動作を観察

  3. ファイルの自動作成
  4. 必要なパッケージのインストール
  5. ビルドエラーの自動修正
  6. 基本的なテストの追加

4. ツールの活用

演習3: ツールの選択と実行

  1. 利用可能なツール
  2. ファイル操作
  3. ターミナルコマンド実行
  4. ビルドとテストの実行

  5. 問題の検出と修正

  6. ツールの制御 

    プロンプト: #fetch https://docs.microsoft.com/en-us/aspnet/core/security/authentication/jwt
このドキュメントを参考に、JWT認証を実装してください。
必要なNuGetパッケージをインストールし、
認証ミドルウェアを設定してください。

  7. ツールの承認

  8. 初回実行時は承認が必要
  9. "Continue"ボタンのドロップダウンで自動承認を設定可能

5. 複雑なタスクの実行

演習4: マイクロサービスアーキテクチャの構築

  1. 包括的なシステムの作成 

    プロンプト: マイクロサービスベースのEコマースシステムを構築してください。

以下のサービスを作成：
1. 商品サービス (Product Service)
   - 商品のCRUD
   - カテゴリ管理
   - 在庫管理

2. 注文サービス (Order Service)
   - 注文の作成と管理
   - 注文履歴
   - ステータス管理

3. ユーザーサービス (User Service)
   - ユーザー登録・認証
   - プロファイル管理

4. APIゲートウェイ
   - ルーティング
   - 認証の一元化

各サービスは独立したプロジェクトとして作成し、
Docker Composeで起動できるようにしてください。

  2. Agent モードの反復的な動作

  3. プロジェクト構造の作成
  4. 各サービスの実装
  5. Dockerfileの生成
  6. docker-compose.ymlの作成
  7. エラーの検出と修正

6. 既存プロジェクトの改善

演習5: レガシーコードのモダナイゼーション

  1. レガシープロジェクトの準備 

    // LegacyApp/DataAccess.cs
public class DataAccess
{
    public DataTable GetUsers()
    {
        using (var conn = new SqlConnection("Server=.;Database=MyApp;Trusted_Connection=true;"))
        {
            conn.Open();
            var cmd = new SqlCommand("SELECT * FROM Users", conn);
            var adapter = new SqlDataAdapter(cmd);
            var dt = new DataTable();
            adapter.Fill(dt);
            return dt;
        }
    }
}

  2. モダナイゼーションの実行 

    プロンプト: このレガシーアプリケーションをモダナイズしてください：

1. Entity Framework Coreへの移行
2. リポジトリパターンの実装
3. 依存性注入の導入
4. 非同期処理への変更
5. 構成ファイルからの接続文字列読み込み
6. 単体テストの追加

既存の機能は維持しつつ、段階的に移行してください。

7. 問題の自動解決

演習6: エラーの検出と修正

  1. 意図的なエラーの導入 

    public class BrokenCalculator
{
    public int Divide(int a, int b)
    {
        return a / b; // ゼロ除算の可能性
    }

    public async Task<string> GetDataAsync()
    {
        var client = new HttpClient();
        return client.GetStringAsync("https://api.example.com/data").Result; // デッドロックの可能性
    }
}

  2. Agent モードによる修正 

    プロンプト: BrokenCalculator.csのコードを分析し、
潜在的な問題をすべて修正してください。
修正後は単体テストを追加して、
問題が解決されていることを確認してください。

8. カスタムツールとMCPサーバー

演習7: 外部ツールの統合

  1. MCPサーバーの設定 

    // mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": ["@modelcontextprotocol/server-postgres"],
      "env": {
        "POSTGRES_CONNECTION_STRING": "postgresql://localhost/mydb"
      }
    }
  }
}

  2. データベース連携タスク 

    プロンプト: #postgres データベースから商品情報を取得し、
それをベースにWeb APIを作成してください。
既存のテーブル構造を分析し、
適切なエンティティクラスとリポジトリを生成してください。

実践プロジェクト

シナリオ: フルスタックアプリケーションの構築

Agent モードを使って、完全なアプリケーションを構築します：

  1. 要件定義 

    プロンプト: ブログプラットフォームを作成してください。

バックエンド要件：
- ASP.NET Core Web API
- PostgreSQLデータベース
- JWT認証
- 記事のCRUD操作
- コメント機能
- タグとカテゴリ

フロントエンド要件：
- React + TypeScript
- Material-UI
- 記事一覧・詳細表示
- Markdownエディタ
- ユーザー認証UI

インフラ要件：
- Docker化
- GitHub Actions CI/CD
- 環境変数による設定

すべてを実装し、READMEも作成してください。

  2. 実行の観察

  3. プロジェクト構造の自動生成
  4. 必要な依存関係のインストール
  5. データベーススキーマの作成
  6. APIエンドポイントの実装
  7. フロントエンドコンポーネントの作成
  8. ビルドエラーの自動修正
  9. Dockerfileとdocker-compose.ymlの生成

Agent モードのベストプラクティス

効果的なプロンプト作成

  1. 高レベルな要件を記述 

    良い例: "ユーザー管理システムを作成し、
        認証、権限管理、監査ログを含めてください"
悪い例: "User.csファイルを作成してください"

  2. 期待する結果を明確に 

    良い例: "RESTful APIとして実装し、
        Swaggerドキュメントを自動生成してください"
悪い例: "APIを作ってください"

ツールの管理

  1. 自動承認の設定
  2. 信頼できる環境では chat.tools.autoApprove を有効化

  3. リモート環境での使用を推奨

  4. ツールセットの定義 

    // ツールセットの例
{
  "webdev": {
    "tools": ["codebase", "terminal", "fetch", "problems"],
    "description": "Web開発用ツールセット"
  }
}

トラブルシューティング

よくある問題

  1. 無限ループの回避
  2. chat.agent.maxRequests で上限を設定

  3. 必要に応じて手動で中断

  4. パフォーマンスの最適化

  5. 大規模なタスクは段階的に実行
  6. 不要なファイルは .gitignore に追加

まとめ

学習した内容： - Agent モードの自律的な動作 - ツールの選択と承認 - 複雑なタスクの実行 - エラーの自動検出と修正 - 外部ツールとの統合

次のステップ

次は「インラインチャット」について学習し、エディタ内で直接AIサポートを受ける方法を習得しましょう。