Factory: AI駆動の自動開発システム

はじめに

Factoryは、タスク管理システムからの入力を受けて、AIエージェントが自律的にソフトウェア開発を行うシステムです。

ビジョン: Issue作成から本番デプロイまで、人間の介入なしに完了する

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アーキテクチャ

コンポーネント構成

• Plane Cloud: タスク管理（Issue、優先度、ラベル）
• Inngest: オーケストレーター（状態管理、ポーリング、リトライ判断）
• OpenClaw Agent: 自律的実行（Clone→実装→テスト→Push）
• Grafana Cloud: 監視基盤（Traces, Logs, Metrics）

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設計原則

🤖 機械的判断

成功/失敗の判断はAIの推論ではなく、exit codeやログパターンから機械的に判定します。

✗ AIが「これは型エラーっぽいから...」と推論
✓ exit_code != 0 かつ "TypeError" in log → 型エラー対応ルール適用

🚨 エスカレーション

自動で解決できない場合は人間に通知し、助けを求めます。

• 発動条件: リトライ上限、未知のエラー、タイムアウト
• 通知先: Discord, Slack等
• 学習: 人間が解決したらルールに追加

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国際標準規格準拠

準拠規格

• CNCF: OpenTelemetry, CloudEvents, Serverless Workflow
• AAIF: MCP (Model Context Protocol), A2A (Agent-to-Agent)
• ISO: 29119 (テスト), 25010 (品質), 42001 (AIマネジメント)

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モジュラーパイプライン

ステージをモジュールとして定義し、YAMLで有効/無効を切り替え可能。

stages:
  plan: true
  implement: true
  lint: true
  security: false  # 後から有効化
  test: true
  coverage:
    enabled: true
    threshold: 80

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ツールマップ

ステージ	ツール	コスト
lint	ESLint, TSC	無料
security	npm audit, Trivy	無料
test	Jest	無料
coverage	Jest --coverage	無料

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ロードマップ

Phase	内容	状態
1. Core	基本フロー、監視、エージェント連携	進行中
2. Quality	テスト自動化、品質ゲート、監査ログ	計画中
3. Security	サプライチェーン、脆弱性管理	計画中
4. Enterprise	ライフサイクル管理、PM連携	将来
5. Advanced	データガバナンス、ポリシー自動化	将来

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関連リンク

• GitLab Repository
• Grafana Dashboard
• Plane Cloud