はじめに
現代のクラウドインフラ管理において、インフラストラクチャーアスコード（Infrastructure as Code, IaC）は必須の技術として注目されています。しかし、TerraformやOpen Tofuなどのツールを活用する際には、模組膨脹（Module Creep）や政策管理の難しさ、大規模プロジェクトにおける文書作成の負擔といった課題が生じます。本記事では、これらの課題を解決するためのAgentic AIの応用方法を解説し、実際の導入事例を通じてその効果を示します。
Agentic AIとインフラストラクチャーアスコードの融合
技術の定義
Agentic AIは、特定のタスクを自動化するためのAIエージェントを用いたシステムです。エージェントは、監督者（Supervisor）と専門エージェント（如PRタイトル審査、コードレビュー、ドキュメント生成）の協調により、複雑な作業を分離して処理します。このアプローチは、LangGraphやCrew、Autogenなどのフレームワークを活用して実現されます。
**Infrastructure as Code（IaC）**は、インフラをコードとして管理し、自動化されたプロセスでデプロイする手法です。TerraformやOpen Tofuは、IaCの実裝に広く用いられるツールであり、特にCNCF（Cloud Native Computing Foundation）のエコシステムと連攜して運用されています。
主な特性
- 自動化による労働削減：PRレビュー、コードチェック、ドキュメント作成などの作業を自動化し、開発者に時間を戻します。
- 柔軟な拡張性：新しいタスクやツールを容易に追加可能で、IaCの多様なニーズに対応します。
- 高精度な検出機能：模組重複、ポリシー違反、跨參照エラーなどの問題を正確に検出します。
- スケーラビリティ：大規模なプロジェクトでも安定して動作し、700以上のPRを処理可能な実績があります。
実際の応用と成果
システムの構成
Agentic AIをIaCに適用する際には、以下の構成が一般的です：
- 監督者エージェント：タスクを分割し、専門エージェントに割り當てます。
- PRタイトル・説明レビュー：PRのタイトルが明確で、説明が完全であるかをチェックします。
- コードレビュー：模組重複、ポリシー違反、跨參照エラーを検出します。
- ドキュメント生成：欠陥したドキュメントを自動的に補完します。
実験と最適化
- 単一エージェント vs 多エージェント：単一エージェントでは提示文が長くなり、結果が不一致になる傾向がありますが、多エージェントではタスクを細分化し、精度が向上します。
- リソースと効率：多エージェントシステムはリソースを多く必要としますが、タスクの柔軟性と正確性が向上します。
実際の導入事例
- テスト環境での結果：700以上のPRを処理し、Jira TicketからCloudFront環境のコードを自動生成しました。システムはPRタイトルの提案、ドキュメントの補完、潛在的な問題の指摘を行います。
- 主要な成果：
- 自動レビューによる模組重複やポリシー違反の検出
- ドキュメントの自動補完による人間の介入の削減
- Jira TicketからPRへの自動化フローの実現
今後の展望
開放的なエコシステムの構築
- インターネット・オブ・エージェント（Internet of Agents）：AIエージェント間の互換性と協調を促進し、標準化されたフレームワークを構築します。
- 技術の進化：エージェントの協調プロセスを最適化し、リソース消費を減らします。また、より効率的な提示文設計やタスク割當戦略の探索を行います。
- IaCツールの拡張：KubernetesやTerraformなどのツールとの統合を進めて、より広範な応用を可能にします。
結論
Agentic AIをインフラストラクチャーアスコードに適用することで、開発者の重複作業を大幅に削減し、システムの一貫性を高めることができます。今後は、エージェントの協調能力をさらに深め、オープンなエコシステムの構築を目指していきます。