LangChain では、ターミナル、Slack、Linear、GitHub、CI からソフトウェアエンジニアリングエージェントとやり取りしています。
ワークフローごとに必要なエージェントは異なります。ローカルでのコーディングはインタラクティブであるべきです。クラウドでのコーディングはバックグラウンドで動作し、PR を作成するべきです。コードレビューは慎重に、GitHub に密接に連携して行うべきです。リポジトリのドキュメントはコードの近くにあり、エージェントに有用なコンテキストを提供するべきです。
私たちはこのシステムを、以下のオープンソースツール群として構築しました。
- dcode（ローカルコーディング用）
- OpenSWE（クラウドコーディングエージェント用）
- OpenSWE Review（自動コードレビュー用）
- OpenWiki（リポジトリドキュメントとエージェントメモリ用）
これらが一体となり、ソフトウェアエンジニアリングエージェントファクトリーを形成しています。これは私たちが社内で使用している構成です。ローカルエージェント、クラウドエージェント、レビューエージェント、リポジトリメモリ、オープンモデル、そしてシステム全体にわたる LangSmith トレースです。
オープンソースが重要な理由
ソフトウェアエンジニアリングエージェントは、コードの読み取り、コードの編集、PR のレビュー、エンジニアリングワークフローへの参加を行います。チームは、これらのエージェントがどのように動作するかを理解し、制御できる必要があります。
エージェントがクローズドなシステムである場合、それは困難です。プロバイダーがサポートするモデル、レビュー動作、統合機能、可観測性に制限されてしまいます。
私たちは、チームが調査、修正、そして独自のワークフロー（独自のレビュー基準、リポジトリ規約、モデル選択、社内ツールを含む）に適応できるエージェントを求めています。そのため、これらのプロジェクトはオープンソースなのです。
構成要素
dcode
dcode は、ターミナルから使用するローカルコーディングエージェントです。
CLI とエージェントランタイムはローカルマシン上で実行され、モデルは依然としてホスト側に置くことができます。これにより、開発者はローカルリポジトリに対して直接作業を行いながら、ラップトップでは実行できない大規模なコーディングモデルを使用できます。
私たちは dcode をインタラクティブなコーディング作業（リポジトリの調査、編集、ターミナルからの実装タスクの実行）に使用しています。
OpenSWE
OpenSWE は、バックグラウンドで処理を行うべき場合に使用するクラウドコーディングエージェントです。
エンジニアリング作業の多くは、ターミナルの外から始まります。Slack でバグが報告されたり、Linear に機能リクエストが登録されたり、スケジュールに従ってリポジトリのメンテナンスタスクを実行する必要が生じたりします。
OpenSWE は Slack、Linear、GitHub、または Web UI からトリガーできます。クラウド上で実行され、コードに取り組み、完了するとプルリクエストを開くことができます。
社内では、これは最もよく使われるエージェントワークフローの 1 つになっています。直近 1 週間だけでも、Linear や UI の使用を除き、Slack だけから ほぼ 1,000 回 OpenSWE をトリガーしました。
OpenSWE はクラウド上のサンドボックスで実行されるため、ローカル環境を占有せずに、多数のコーディングエージェントを並行して実行できます。
OpenSWE には、エージェントの作業を検査したり、クラウドコーディングエージェントとチャットしたり、モデルやプロンプトを設定したり、分析情報を表示したり、スケジュールされた自動化をセットアップしたりするための UI も含まれています。
OpenSWE Review
OpenSWE Review は GitHub に接続し、プルリクエストを自動的にレビューします。コードがマージされる前に、バグやリグレッションを特定します。
また、外部ベンチマークでも非常に優れたパフォーマンスを発揮します。Offline Code Review Benchmark において、GPT-5.5 で中程度の推論 を実行した場合、OpenSWE Review は 47% のスコアを記録しています。これは 全体の 6 位、オープンソースのコードレビューエージェントの中では 1 位 です。
コードレビューは組織ごとに大きく異なります。どのような問題を重視するか、コメントの表現方法、エージェントにブロック、提案、沈黙のいずれを望むかは、チームによって異なります。
OpenSWE Review は強力なデフォルトを提供し、プロンプト、ワークフロー、モデル選択、リポジトリ固有の動作を変更することで、私たちのニーズに適応させることができます。
OpenWiki
OpenWiki は、Google の Open Knowledge Format を使用して、コードベースのドキュメントを生成・維持します。
ドキュメントはコードとともに存在し、GitHub Actions によって自動的に最新の状態に保たれます。これにより、人間とエージェントの両方に対して、リポジトリの保守された知識レイヤーが提供され、ドキュメントのメンテナンスを心配する必要がなくなります（OpenWiki が代わりに行ってくれます！）。
エージェントが実行のたびにリポジトリのアーキテクチャを再発見しなければならない場合、トークンを浪費し、重要な規約を見逃す可能性があります。OpenWiki は、コーディングおよびレビューエージェントにより良いスタート地点を提供すると同時に、自動更新フローをサポートするため、エージェント用ドキュメントのメンテナンスについて考える必要がなくなります。
スタック
Deep Agents
dcode、OpenSWE、OpenSWE Review、OpenWiki はすべて Deep Agents 上に構築されています。
ワークフローは異なりますが、基礎となるエージェント基盤は共通です。これにより、ローカルコーディング、クラウドコーディング、レビュー、ドキュメンテーションにわたって、一貫した方法でエージェントを構築、カスタマイズ、改善できます。コード、リソース、エンジニアリングのノウハウを共有することが、すべてが同じフレームワークで構築されていることでさらに容易になります。
オープンモデル
私たちは、このスタックをオープンモデル向けに最適化しています。
SWE エージェントは、組織全体で実行されるとすぐにコストがかさみます。ローカルコーディング、クラウドコーディング、コードレビュー、ドキュメンテーション、スケジュールメンテナンス、繰り返しのリポジトリ分析は、すべてトークンを消費します。
オープンモデルを使用することで、コスト（主な理由）、レイテンシ、デプロイメントの選択肢をより細かく制御できます。また、チームは異なるタスクを異なるモデルに振り分けたり、オープンなコーディングモデルを実験したり、さらには独自のリポジトリやワークフロー向けにモデルをファインチューニングしたりすることも可能です。
LangSmith
私たちはこれらのエージェントを LangSmith でトレースしています。
エージェントが PR を開いたり、レビューコメントを残したり、タスクに失敗したりした場合、トレースは調査したファイル、読み込んだコンテキスト、実行したツールコール、そしてどこで行き詰まったかを示します。
これらのトレースは、個々の実行のデバッグとシステムの継続的な改善に役立ちます。私たちはこれらを使用して、障害モードの特定、プロンプトの改善、モデルの比較、そして LangSmith Engine を用いた継続的改善ワークフローに高品質な例をフィードバックしています。
コーディングエージェント向け Engine は、私たちが実験している新しいワークフローです。Engine がコーディングエージェントのトレースを実行し、欠点を特定し、最適化を提案します。LangChain の全従業員によるすべてのコーディングエージェント実行がトレースされるため、Engine は個々のエンジニアのトレースに個別に対処するのではなく、全体像からこれらの最適化を特定・実行できます。
独自のソフトウェアエンジニアリングエージェントファクトリーを構築する
このスタックは、LangChain でのソフトウェアエンジニアリングエージェントの使い方を反映していますが、これらのコンポーネントはオープンソースであるため、他のチームが適応し、ソフトウェアファクトリーを完全に制御することができます。
まずは小さく始めることができます。
- ローカルコーディングには dcode を使用します。
- Slack、Linear、GitHub、または Web UI からコーディングエージェントを実行するには、OpenSWE を追加します。
- 自動 PR レビューには OpenSWE Review を有効にします。
- 人間とエージェントの両方のためにリポジトリ知識を維持するには、OpenWiki を使用します。
- システム全体の可観測性と改善ループが必要な場合は、トレースを LangSmith に接続します。
目標は、すべてのエンジニアリングワークフローを 1 つのエージェントインターフェースに移行することではありません。エンジニアリング作業がすでに行われている場所に適切なエージェントを配置し、リポジトリ、モデル、チームの規約に適合するよう十分に制御できるようにすることです。
