自己改善型ソフトウェア：5 つの Claude Code プロンプトによるエージェント開発ライフサイクルの自動化
Bedi は Claude Code を活用した 5 つのプロンプトによる自律的改善ループと評価スイートを用いて、エージェントの仕様適合性やドキュメント整合性を自動で強化する手法を Agno プラットフォーム上で実証している。
キーポイント
自律的な開発ライフサイクルの実現
スキャフォールディング、仕様に合わせた堅牢化、機能追加、評価失敗の修正、ドキュメントとコードの整合性 reconcilation を含む全工程を 5 つの Claude Code プロンプトで自動化している。
改善ループ（Improve Loop）の仕組み
エージェントの指示から 8-12 のプローブを生成し、ライブコンテナ上で実行・判定するプロセスを最大 5 ラウンド反復し、ルール強化やツール交換などのレバー操作でプロパゲーションを達成する。
回帰テストとヒルクライム最適化
保存された評価スイートを実行して既存機能の回帰（regression）を検出し、ヒルクライム手法を用いてその場で修正を行うことでシステムの安定性を維持する。
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影響分析
このアプローチは、AI エージェント開発における「試行錯誤」の負荷を劇的に軽減し、人間が介在する頻度を大幅に減らすことで、大規模かつ複雑なエージェントシステムの信頼性を飛躍的に高める可能性があります。特に、ドキュメントと実装コードの整合性維持という課題に対する自動化ソリューションは、長期的なメンテナンスコスト削減において業界標準となる重要なステップです。
編集コメント
「AI が AI を開発・改善する」という概念が、具体的なプロンプト設計とコンテナ実行環境の組み合わせによって現実のものとして提示されており、次世代の開発ワークフローの原型を示唆しています。
Bedi は、Agno ベースのプラットフォーム上で、5 つの Claude Code プロンプトを通じてエージェント開発ライフサイクル全体を運用しています。これらは、スキャフォールディング（骨組み作成）、仕様に沿った堅牢化、機能追加、評価失敗の修正、およびドキュメント・コード・設定間の乖離の調整を行います。Improve ループでは、エージェントの指示から 8〜12 のプローブを導出し、cURL を介してライブコンテナ上で各プローブを実行します。その後、コンテナログに基づいて PASS または FAIL を判定し、ルール強化やツールの交換、num_history_runs（履歴実行数）の増加などのレバーを調整しながら、プローブが合格するまで最大 5 ラウンド反復します。一方、Hill Climb は保存された評価スイートを実行し、その場で回帰問題を修正します。
原文を表示
Bedi runs an entire agent development lifecycle through five Claude Code prompts that scaffold, harden against spec, add capabilities, fix eval failures, and reconcile drift between docs, code, and config across his Agno-based platform. The Improve loop derives 8-12 probes from an agent's instructions, runs each against the live container via cURL, judges PASS or FAIL from container logs, then iterates up to five rounds picking levers like tightening rules, swapping tools, or bumping num_history_runs until probes pass, while Hill Climb runs the saved eval suite and fixes regressions in place.
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