はじめに
前回は、AWS Kiroに搭載されている Agent Focus の概要や特徴について紹介しました。Agent Focusは、従来のコード中心の開発スタイルではなく、AIエージェントとの対話を中心に開発を進めるための機能です。
今回はその続編として、実際にAgent Focusを使用し、AIエージェントによる開発支援を体験しました。実際の操作画面や生成された成果物を確認しながら、使用方法や利便性、活用の可能性について検証した結果を紹介します。
Agent FocusでTODOリストを作成
エージェントへ作業を依頼
Agent Focusの機能を確認するため、新しいセッションを作成し、エージェントに簡単なTODOリストアプリの作成を依頼しました。
今回入力した指示内容は以下のとおりです。
Kiroは指示を受けると、まず依頼内容を分析し、実装に必要なタスクを整理します。
その後、作成したタスクごとに順番に処理を実行していきます。
コード生成結果の確認
実装が完了すると、エージェントは作成した内容の説明と実行方法を提示してくれました。
また、以下の画像のように画面右側には追加・変更されたファイルが表示されます。
変更されたファイルを選択するとIDEが開き、実際のコードや変更内容を確認することができます。
生成されたファイルを実行し、動作を確認しました。
その結果、シンプルなTODOリストアプリが作成されており、タスクの追加および削除機能が正常に動作することを確認できました。
追加機能の実装
基本機能の動作確認後、さらにAgent Focusの活用方法を確認するため、追加機能の実装を依頼しました。
今回は、タスクの進捗状況を視覚的に確認できるようにするため、円グラフによる表示機能の追加を依頼しました。
今回入力した指示内容は以下のとおりです。
実装が開始されると、エージェントは既存のコードを解析し、円グラフを表示するために必要な機能についてもあわせて検討を行いました。その結果、円グラフの表示機能だけでなく、タスクの完了状態を管理するための「完了／未完了」切り替え機能も自動的に実装されました。
生成されたファイルを実行し、動作を確認しました。その結果、完了済みタスクと未完了タスクの割合が円グラフとして表示されるだけでなく、タスクの完了状態を切り替える機能も追加されていることを確認できました。
当初は円グラフの追加のみを依頼していましたが、エージェントが機能の目的を理解し、必要と判断した関連機能まで実装していた点が非常に印象的でした。単純に指示された内容を実装するだけでなく、アプリとして成立するために必要な機能を補完しながら開発を進めていることが分かりました。
まとめ
今回、AWS KiroのAgent Focusを使用し、TODOリストアプリの作成および機能追加を行いました。
実際に利用した結果、自然言語で指示を与えるだけでエージェントがタスクを整理し、実装から修正、機能追加までを進める様子を確認できました。また、作業状況やコード差分をリアルタイムで確認できるため、開発者は実装作業そのものよりも成果物の確認や品質管理に集中できると感じました。
特に今回の検証では、コードを一切記述することなくアプリケーションの作成から機能追加まで実現することができました。 従来の開発では、設計からコーディング、デバッグまでを開発者が担当していましたが、Agent Focusでは開発者が要件を伝え、AIエージェントが実装を担当するという新しい開発スタイルを体験することができました。
もちろん現時点では、生成されたコードの確認や品質担保は開発者自身が行う必要があります。しかし、AI技術の進化によって、今後は開発者がコードを書く機会そのものが減少し、要件定義や設計、レビューといった上流工程に注力する時代が訪れる可能性もあると感じました。
今回の検証を通じて、Agent Focusは単なるコード生成ツールではなく、AIと協力して開発を進める新しい開発環境であることを実感しました。今後の発展にも大いに期待したいと思います。