AIEWF 日次レポート：ループ、ソフトウェア工場、および現場展開エンジニア
AI Engineer World's Fair の第2日において、OpenAI や Microsoft など主要企業のスピーカーが「ループ」と「ソフトウェアファクトリー」を AI エンジニアリングの次世代基盤として位置づけ、自律的なエージェントによる継続的開発プロセスへの転換を示唆した。
キーポイント
AI エンジニアリングのパラダイムシフト：ループと自動化へ
swyx は AI エンジニアリングの進化を「チャット→ツール→目標」から現在の「自動化・クロンジョブ・ループ」へと移行したと分析し、業界全体が持続的な自動化プロセスに注力していることを強調した。
ソフトウェアファクトリーと学習ループの確立
Microsoft の Pablo Castro は「Foundry」において人間とエージェントの協働による「学習ループ」が発生すると説明し、Allie Howe は Geoffrey Huntley の理論に基づき、AI コーディングエージェントを仕様に対して反復的に再起動させることで永続的な労働者へと変える概念を提示した。
OpenAI エージェントの多様性と文脈接続
OpenAI の Alexander Embiricos らは、複数のエージェントをループで接続することで生産性が向上すると指摘し、単なる作業だけでなく「なぜ行うか」「その後のレビュー・デプロイ」という文脈をエージェントに接続させることが重要であると説いた。
次世代の課題：注意制御とより良いループ
Peter Steinberger は、現在の主要な課題が「何に注目すべきか」の決定にあるとし、この問題解決のために「より良いループ」を設計することが今後の方向性であると述べた。
ソフトウェアファクトリーの定義と目的
Tereza Tížková氏とZach Lloyd氏は、ソフトウェアファクトリーを自律的な開発ライフサイクル全体（コード作成だけでなくフィードバックの収集や優先順位付けを含む）として定義し、エンジニアリングが「ものを作るためのものを作る」段階へと移行すると主張しています。
自動化と人間の関与のバランス
WarpのZach Lloyd氏によれば、ソフトウェアファクトリーはリポジトリやライフサイクルのどの部分を自動化するか、またどこで人間をループに組み込むかを組織が選択できる柔軟なプラットフォームであり、完全自動化か手作業かの二択ではなく状況に応じた設定が可能です。
エンジニアリングの新たな分野としての確立
「ファクトリー」という用語が機械的な作業を連想させる懸念はあるものの、Lloyd氏はこれが問題解決を必要とする新しい工学の一分野となり、手書きでのコーディングは加速するシステムの力に対して長期的に非現実的になると述べています。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この記事は、AI エンジニアリングの現場が「プロンプトエンジニアリング」から「システム設計（特にループと自動化）」へと重心を移していることを示す重要な指標である。企業レベルでの AI 導入においては、単一エージェントの利用ではなく、複数のエージェントが連携し継続的に学習・改善を行う「ファクトリー型」アーキテクチャが標準化される傾向にある。これにより、開発スピードの劇的な向上と、より自律的なソフトウェア構築プロセスの実現が可能となる。
編集コメント
「ループ」という言葉が業界全体で支配的になった背景には、AI エージェントを単なるツールから自律的な労働者へと昇華させるための技術的アプローチの成熟がある。これは今後の AI 開発インフラの設計思想そのものを変える可能性を秘めた重要なトレンドである。
ソフトウェアファクトリーにおいて、エージェントはあなたに奉仕するために存在します。
ループ、ループ、そしてさらに多くのループ。この「ループ」という言葉が、AI エンジニア世界博覧会（AIEWF）の 2 日目、すなわち基調講演やセッションが行われた最初の完全な日の議論を支配しました。おそらく誰もが何を話すか事前に知っていたため、AIEWF の共同創設者である swyx は、オープニングトークのタイトルを「Loopcraft: The Art of Stacking Loops（ループクラフト：ループを重ねる芸術）」と名付けました。
swyx はまず、2022 年からの AI エンジニアリングの進化についてコメントしました。それはチャットからツールへ、そして目標へと移り変わりました。「最近では、私たちはすべて自動化に焦点を当てています」と彼は続けました。「cron ジョブ（定期実行タスク）やループが中心です。」
Keycard の技術スタッフである Allie Howe は、続いてその日のメインステージのトラック「ソフトウェアファクトリー」を紹介しました。彼女はジェフリー・ハンツリーの影響力のある記事「Everything is a Ralph Loop（すべてはラルフループである）」を参照しました。これは、AI コーディングエージェントを同じ仕様に対して繰り返し再起動させることで永続的なワーカーへと変えるという理論です。
Microsoft の Pablo Castro は、同社の「AI アプリケーションおよびエージェント工場」である Foundry について話し始めました。彼は、人間とエージェントが協力して作業を行う際に「学習ループ」が発生すると主張しました。
次に登壇したのは OpenAI の Alexander Embiricos と Romain Huet で、彼らは同社のコーディングエージェントである Codex に焦点を当てました。彼らが指摘した点の一つは、ループを通じて複数のエージェントを活用することで生産性が向上する可能性があるということです。
「今日はループについて多くの議論が行われるでしょう」と Embiricos は述べました。「エージェントを、単にあなたが行うべき作業だけでなく、なぜそれを行う必要があるのかという目的にも接続できれば、はじめてエージェントがより多くの業務を開始するようになります。さらに、その後のレビューやデプロイといった作業とも接続できれば、それがエージェントにより多くの業務を定着させる方法となります。」
これは Peter Steinberger のプレゼンテーションへと自然につながりました。彼は OpenClaw の創設者（通称「ClawFather」）として知られ、現在は OpenAI で働いています。彼もまたループに全幅の信頼を寄せており、エージェントを管理するためにループを設計していると指摘しました。さらに、現在彼の主な課題は「何に注意を向けるかを決断すること」であり、この問題を解決するための未来は「より優れたループ」にあると付け加えました。
ソフトウェア・ファクトリー（Software Factories）
このようにループについて語られることは、自然と「ソフトウェア・ファクトリー」という概念へとつながりました。これは Factory という会社の Tereza Tížková 氏によるプレゼンテーションの主題でした。彼女はソフトウェア・ファクトリーを「自律的にソフトウェアを開発する際の、すべてのループ、すなわちライフサイクル全体」と定義しました。さらに、これは単にコーディングを行うことだけを意味するのではなく、「あらゆるシグナルを集め、ユーザーからのフィードバックやログに対して反応し、何が重要かを優先順位付けし、それらすべてをオーケストレーションすること」であると付け加えました。
Warp 社の Zach Lloyd 氏もまたソフトウェア・ファクトリーについて語りました。実際、彼の主張は「ソフトウェア工学はファクトリー工学へと進化していく」というものでした。Lloyd の枠組みにおけるループとは、システムを改善するためのものなのです。
Tížková 氏と Lloyd 氏の両方の講演において強調されたのは、エージェントがあなたに代わって構築を行うという点です。「あなたが作るものは、製品を作るためのものになる」と、Lloyd はそう表現しました。
その後、AIEWF の展示ホールにある Warp のブースに降りて、ロイドとソフトウェアファクトリーについて話し合いました。特に、開発者向けの CLI ツールとして始まった Warp が、なぜ今や開発者がコーディングをしなくてよい「ソフトウェアファクトリー」プラットフォームへと転換したのかを知りたかったのです。
「ファクトリーという概念は、リポジトリを選び、自動化したいライフサイクルの部分を指定し、人間をどの段階でループに組み込むかを決定することです」とロイドは私に語りました。「そして、組織やコードベースによって、コードレビューを完全に自動化するか、それとも人間がハードコーディングを行うかなど、異なる好みがあるはずです」
私は「ファクトリー」という用語が、多くの開発者にとって拒絶反応を引き起こす可能性があることに言及しました。なぜなら、それは機械的な反復作業を連想させるからです。これは、私たちが直近まで過ごしてきたコーディングの創造的な時代とは大きく異なるものです。ロイドはこの課題を認識していますが、ソフトウェアファクトリーは新たな工学の一分野となり、依然として問題解決能力が必要だと主張しています。
「善し悪しにかかわらず、これらのシステムの力は非常に強く、加速する能力も極めて強いため、手書きでコードを書くこと……私はそれが長く続く意味のある行為になるとは思いません」と彼は述べました。
(ソフトウェアファクトリーに関する Zach Lloyd の他の記事については、まもなく公開される Latent Space でのインタビューをお楽しみに。)
フォワードデプロイエンジニア
ループやソフトウェアファクトリーに関連して、本日の AIEWF で取り上げられたもう一つのテーマは、トレンドの新しい役割であるフォワードデプロイエンジニア（Forward Deployed Engineers）です。Sierra のエージェントエンジニアリング責任者である Natalie Meurer 氏とのインタビューにおいて、私は FDE が「エージェントエンジニア」とも呼ばれることがあることを確認しました。主な目的は、開発の観点から組織がエージェントに適応するのを支援することです。
Meurer 氏は、最近の企業への AI 統合における多くの作業は、エージェントをオーケストレーションすることにあり、と指摘しました。
「実際には、ほとんどの顧客固有の作業は、モデル自体ではなく、オーケストレーション層で行われます」と彼女は私に語りました。
Cursor のフォワードデプロイエンジニアリング担当バイスプレジデントである Pauline Brunet 氏も、本日の AIEWF でセッションを開催し、FDE をソフトウェアファクトリーへの移行の一部として位置づけました。「私たちは貴社の組織とパートナーシップを結び、AI ソフトウェアファクトリーの共同設計・共同構築を行います」と彼女は述べました。「貴社がソフトウェアの設計、開発、ライフサイクル全体にわたる保守を行う方法を変革します。」
(Brunet 氏からのさらなる洞察は、今後の Q&A セッションでお届けします。)
オープンソース AI
今日のアライアンス・インテリジェンス・エッジ・フォーラム（AIEWF）におけるもう一つの重要なテーマは、オープンソース AI の台頭でした。中国の新興企業 Z.ai の責任者である Zixuan Li 氏が本会議に登場する予定でしたが、渡航の問題により直接出席することは叶いませんでした。しかし、同社の画期的なオープン大規模言語モデル（LLM）「GLM-5.2」— これは長期間にわたるタスク向けの「フラッグシップモデル」です — に焦点を当てたバーチャルプレゼンテーションを行いました。
また、Li 氏は「すべての最先端モデルをサポートするハーンネス」として ZCode を紹介しました。彼はこれを具体的に OpenAI の Codex と比較しました。
次に、HuggingFace の Thomas Wolf 氏が、最近最新のオープンウェイトモデル「M3」をリリースした中国企業 MiniMax の Olive Song 氏にインタビューを行いました。
ローカル AI がより人気を集めている大きな理由の一つがオープンソース AI です。Ahmad Osman 氏は、ローカル AI システムの展開と運用のためのオープンソースソフトウェアを開発する Osmantic の創業者です。彼は今日、私たちに話しかけ、最近になってオープンモデルが劇的に改善されたことを指摘しました。
「アーキテクチャはより効率的になりつつあり、多くの小さな改善が複合的に作用しています」と彼は言いました。「最先端の研究機関がある機能の実現可能性を示すと、オープンソースエコシステムはその逆から働きかけ、それをより効率的に再現する方法を見つけることができます。」
結論
これらが AI エンジニア世界博覧会 2 日目の主要なトレンドでした。明日は 3 日目のすべての動きと分析をお届けします。職場や自宅から視聴されている方は、YouTube の基調講演もお見逃しなく。
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Agents are here to serve you in the software factory.
Loops, loops and more loops. That word, loop, dominated conversations on day 2 of the AI Engineer World’s Fair — the first full day of keynotes and sessions. Perhaps knowing in advance what everyone would be talking about, AIEWF cofounder swyx titled his opening talk, “Loopcraft: The Art of Stacking Loops.”
swyx began by commenting on the evolution of AI engineering from 2022: from chat, to tools, to goals. “These days, we’re all about automations,” he added. “We’re all about cron jobs and loops.”
Allie Howe, a member of technical staff for Keycard, then introduced the main stage track for the day: Software Factories. She referenced Geoffrey Huntley’s influential article, “everything is a ralph loop,” a theory about turning an AI coding agent into a persistent worker by repeatedly restarting it against the same spec.
Pablo Castro from Microsoft then talked about Foundry, the company’s “AI app and agent factory.” He claimed that a “learning loop” occurs when people and agents work together.
OpenAI’s Alexander Embiricos and Romain Huet were next on, and they focused a lot on Codex, the company’s coding agent. One point they made was that using multiple agents via loops can result in enhanced productivity.
“There will be a lot of talk today about loops,” Embiricos said. “And if you can connect the agent to not only the work that you have to do, but why it has to be done, that’s how you can get the agent to start to begin much more work. And then if you can connect it to what you do afterwards, review and deploy, that’s how you help it land much more work.”
This segued to a presentation by Peter Steinberger, the “ClawFather” of OpenClaw, now working for OpenAI. He too was all-in on loops, noting that he designs loops to manage agents. He added that deciding what to pay attention to is his main challenge nowadays — and that the future is “better loops” to help solve this issue.
Software factories
All this talk of looping led naturally to the concept of “software factories,” the subject of a presentation by Tereza Tížková from a company called Factory. She defined a software factory as “the whole loop, the whole lifecycle of developing software with autonomy.” She added that this doesn’t mean just coding, but also “collecting all the signals, reacting to user feedback [and] to logs, prioritizing what’s important, then orchestrating it all.”
Zach Lloyd from Warp also spoke about software factories; in fact, his thesis was that “software engineering will become factory engineering.” Loops in Lloyd’s framing were about improving the system.
In both Tížková and Lloyd’s talks, the emphasis was on having the agents doing the building for you. “You’ll be building the thing that builds the product,” was how Lloyd put it.
Afterwards, I went down to Warp’s booth in the AIEWF expo hall and spoke to Lloyd about software factories. I particularly wanted to know why Warp, which began as a CLI tool for developers, has pivoted into a ‘software factory’ platform where developers aren’t supposed to do coding anymore.
“The way to think of the factory is, like, pick your repos, pick the parts of the lifecycle that you want to automate, pick the ways in which you want humans to be brought into the loop,” Lloyd told me. “And different organizations [and] code bases will have different preferences for, like, do you fully automate code review [or] do you have humans do hard coding, stuff like that.”
I noted that the term “factory” might be offputting to many developers, since it implies mechanized rote work — much different from the creative era of coding we’ve just come from. Lloyd recognizes this is a challenge, but he argues software factories will become a new discipline of engineering — and that it still requires problem solving.
“For better or worse, the power of these systems is so great and the ability to accelerate is so strong that just writing stuff by hand...I don’t think it’s going to make sense for very much longer,” he said.
(For more from Zach Lloyd on software factories, stay tuned for a Latent Space interview to publish shortly.)
Forward Deployed Engineers
Related to loops and software factories, another theme from AIEWF today was the trendy new role of Forward Deployed Engineers. In an interview with Natalie Meurer, Head of Agent Engineering at Sierra, I established that FDEs are also sometimes called “agent engineers.” The main point is to help organizations adapt to agents, from a development perspective.
Meurer pointed out that a lot of the work of integrating AI into companies these days is in orchestrating agents.
“In practice, most customer-specific work takes place at the orchestration layer rather than in the models themselves,” she told me.
Cursor’s VP of Forward Deployed Engineering, Pauline Brunet, also ran a session today at AIEWF, in which she positioned FDE as part of the shift to software factories. “We partner with your organization to co-design and co-build your AI software factory,” she said. “We transform how you design, develop, and maintain software across your entire life cycle.”
(More insights from Brunet coming in an upcoming Q&A.)
Open Source AI
Another key theme from AIEWF today was the rise of open source AI. Zixuan Li, the head of intriguing new Chinese company Z.ai, was due to make an appearance at the conference. Because of travel issues, he couldn’t make it in person. He did make a virtual presentation, though, focusing on the company’s groundbreaking open LLM, GLM-5.2 — its “flagship model for long-horizon tasks.”
He also introduced ZCode, a harness that “supports all frontier models.” Li compared it specifically to OpenAI’s Codex.
HuggingFace’s Thomas Wolf then interviewed Olive Song from Chinese company MiniMax, which recently released its latest open-weight model, M3.
Open source AI is a big reason why local AI is becoming more popular. Ahmad Osman is the founder of Osmantic, a company building open source software for deploying and operating local AI systems. He spoke to us today and noted that open models have improved dramatically in recent times.
“Architectures are becoming more efficient, and many small improvements compound,” he said. “Once a frontier lab demonstrates that a capability is possible, the open source ecosystem can work backwards from that and find ways to reproduce it more efficiently.”
Conclusion
Those were the big trends from day 2 of the AI Engineer World’s Fair. I’ll be back tomorrow with all the action and analysis from day 3. Don’t forget to tune into the keynotes on YouTube if you’re following from work or home.
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