1段落で13人の「プログラマー」を召喚：Qoder の新モードで寝ながら CTO になる

AI Coding はついに、チームで協働する段階へ進みました。 Qoder の Experts Mode を試したときの第一印象です。Experts Mode では、Qoder がサイバーエンジニアリングチームを直接編成します。私は見ているだけで、専門家チームが仕事を進めます。 要件を自動的に解析し、タスクを割り当て、フロントエンド、バックエンド、テスト、運用など異なる責任を持つ「エンジニア」を配置し、複数の Agent が同時に作業します。まるで寝ながら CTO を務めるような体験です。

これは AI Coding の新しい流れを示しています。Vibe Coding はマルチ Agent による協働プログラミングへ進み、開発者は Agent のマネージャーに、AI IDE は Agent 管理ツールになりつつあります。

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Qoder 専門家チームと個人ブログを高速開発

Qoder を Editor モードで開き、右上の AI サイドバーを表示して、画面下部のモード切替から Experts Mode を選択します。

専門家チームの能力を短時間で試すため、空のフォルダーから個人ブログを構築しました。要件を入力すると、チームの指揮官である Team Lead が要件を8つのタスクへ分解し、異なるサイバーエンジニアへ割り当てました。 最初に派遣されたのは汎用エンジニア Nick です。開発環境がまだないため、依存関係をインストールし、基本構造を作り、プロジェクトを初期化しました。途中で問題が発生しても自力で解決し、完了報告を返しました。

次にバックエンドエンジニア Jimmy がデータベースを初期化しました。データベース完成後、Team Lead はフロントエンドページ、ミドルウェア、バックエンド API などを5人のエンジニアへ割り当てました。見た目は直列でも、実際には複数のエンジニアが並列で進めます。

7人の「同僚」が開発を終えると、テストエンジニア Chris が全工程を検証しました。ブラウザを開き、アカウントとパスワードを入力し、ログインして CRUD 全体をテストし、主要ページのスクリーンショットも保存しました。

さらにコードレビュアー Mark が複数の脆弱性を見つけ、重大度を分類しました。修正時も、依存関係のない2つのタスクを別々の専門家が並列に処理しました。

8人の専門家の支援により、わずか16分で、フロントエンド表示と管理画面、完全な CRUD を備えた個人ブログが完成しました。

ただし、技術構成はまだ単純だったため、Spring Boot と MySQL を使うフロントエンド・バックエンド分離構成へのリファクタリングを依頼しました。

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専門家チームでリファクタリングし、AI で AI ツールを作る

Team Lead は要件を分析して選択肢を提示し、決定後に調査担当 Alex を派遣しました。Alex はプロジェクト構造とインターフェイスを分析し、後続の Spec-driven Development を導く完全なリファクタリング計画を Markdown にまとめました。

運用エンジニア Nick は MySQL をインストールしました。コンポーネント間のバージョン競合が心配になったとき、作業中に質問を挟むこともできました。Experts Mode では、開発者がいつでも質問し、要件を変更できます。

フロントエンドとバックエンドは何度も並列に進み、プロジェクトは効率的にリファクタリングされました。さらに Qwen API とテーマを統合して、AI が記事を執筆できるよう依頼すると、Team Lead はフロントエンドとバックエンドの担当者を同時に配置しました。

開発からリファクタリングまで、私は言葉だけで13人のプログラマーを召喚し、合計30のタスクを完了しました。

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なぜ「AI Coding 専門家チーム」が必要なのか

AI プログラミング Agent は大規模プロジェクトや長時間タスクを扱えるようになり、AI プログラミングは Vibe Coding から Agentic Engineering へ進んでいます。しかし、新しい課題もあります。

第一はコード品質です。単一 Agent は単純なタスクには対応できますが、複数回のイテレーションや大規模リファクタリングでは、長いコンテキストの中で以前の合意を忘れ、ロジックと品質が断片化する可能性があります。 第二は効率です。大規模プロジェクトには UI、バックエンド、データベースなど独立して進められる仕事が多くあります。現実のチームは並列に進めますが、単一 Agent では順番を待つ必要があります。 Experts Mode は、Agent の数を単に増やすのではなく、異なる専門性と独立したコンテキストを持つ Agent を協働させます。Qoder のエンジニアリング知識エンジンは、コード、コミット履歴、Repo Wiki、Memory を統合し、各専門家が深いコンテキストを理解できるようにします。

実際のテストでも、別々のページやフロントエンドとバックエンドを複数の専門家が同時に進め、開発速度を高めました。専門家は Skills を自律的に学び、利用を重ねるほど利用者に適応するとされています。 Qoder の社内複雑タスクベンチマークでは、Experts Mode のコード品質スコアは自社の単一 Agent モードより67%高く、Claude Code Agent Teams を16%上回りました。

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マルチ Agent 協働プログラミングの時代へ

Vibe Coding、Agentic Coding の次に、AI Coding はマルチ Agent 協働プログラミングの時代へ進みます。 ユーザーは、AI がコードを書くことだけでなく、品質を保証しながらソフトウェアを効率的に届けることを期待しています。単一 Agent では満たせないため、複数 Agent の協働が必然になります。 マルチ Agent は個人の能力をさらに増幅し、いつでも動き、継続的に進化し、プログラミングだけでなくエンジニアリングを理解するデジタルチームを与えます。 AI IDE も、コードとファイルを扱うだけでなく、Agent を編成、管理する場所へ変わる必要があります。Qoder の Experts Mode を通じ、私はすでに AI Coding と AI IDE の未来を見ました。

本記事は QbitAI の WeChat 公式アカウントから転載したものです。