活用事例

AIエージェントがチームごとの日常業務をどのように変革しているかをご覧ください。

活用事例を選ぶ前に、自律型AIエージェントの基礎を理解できる完全ガイドをご覧ください。自律型AIエージェント

CI失敗の仕分けとインシデント対応のためのAIエージェント

深夜3時にビルドが壊れても、もう人がログを開くまで待つ必要はありません。自律型AIエージェントがパイプラインを継続的に監視し、失敗を仕分けて、インシデント対応の最初のステップを準備します。

自律型AIエージェントは、本番環境のエラーとサポートチケットを継続的に監視し、似た内容をまとめ、開発者が監視ダッシュボードを開くより前に、すでに仕分け済みのissueを追跡ツールに作成します。

2つのエージェントがGitHubリポジトリの裏方の作業を引き受けます。開いているプルリクエストをチームの規約に照らしてコメントするレビュー担当と、新しいissueに種類・優先度・次のステップを付ける振り分け担当です。コメントとラベル付けまでで、判断は人が行います。

エージェントがインシデント対応の最初の1時間を引き受けます。アラート、そのログ、メモを読み、リポジトリのコミットとファイルから原因の可能性を探し、インシデントにメモを書き、分析と修正案を添えたissueを作成します。判断、対応、解決はオンコール担当者が行います。

1体の自律型エージェントがGitHubリポジトリを読み、毎朝プロジェクトのwikiに日付付きの「スプリントアップデート」ページを置きます。マージ済みとオープンのプルリクエスト、issue、リリース、ブロッカー、滞留しているプルリクエストがまとまり、誰も集計する必要はありません。