BlockのオープンソースプログラムオフィスはコードネームGoose、タスクを自動化し、既存のツールとシームレスに統合するように設計されたオープンソースの非商用AIエージェントフレームワークを発表した。Gooseは、拡張機能によってカスタマイズ可能な柔軟なオンマシンAIアシスタントをユーザーに提供し、開発者やその他の専門家が生産性を向上させることを可能にする。
GooseはModel Context Protocol (MCP)を使用して機能する拡張機能により、既存の開発者ツールとシームレスに統合できるように設計されている。これにより、ユーザーはGitHub、Google Drive、JetBrains IDEsといった広く使われているプラットフォームと接続できるだけでなく、カスタム統合を作成できる。このAIエージェントは、ワークフローの最適化を目指すソフトウェアエンジニアやその他の専門家のためのツールとして位置づけられている。
Gooseはさまざまな組み込み機能を調整することで複雑なタスクを実行できる自律型AIエージェントとして機能する。ユーザーは好みのLLMプロバイダーを統合ができるため、ツールのデプロイ方法に柔軟性を持たせることができる。Gooseは容易に適応できるように設計されており、開発者は既存のワークフローに合った方法でAIモデルを活用できるようになっている。
このエージェントは、以下のようなエンジニアリング関連のタスクをサポートしている：
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コードの移行
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ソフトウェアプロジェクトのユニットテスト生成
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データ保持のためのAPIのスキャフォールディング
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アプリケーション内のフィーチャーフラグの管理
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ビルドコマンドのパフォーマンスベンチマークの自動化
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特定のしきい値を超えるテストカバレッジの向上
オープンソースの取り組みとして、Gooseはすでに業界の専門家から注目を集めている。このプロジェクトの貢献者 Antonio Song氏は、AIツールにおけるユーザーとのインタラクションの重要性を強調した。
私たちの多くは、AIモデル開発そのものに影響を与える機会はほとんどないでしょう。しかし、ユーザーがAIモデルと相互作用するインターフェースこそが、ユーザーを引き付け、価値を見出させる真の要因なのです。
ユーザー Lumin氏はXでこうコメントしている：
Gooseが飛び立ちます。オープンソースのAIエージェントはもはやサイドプロジェクトではありません－未来を定義しつつあります。コードネームGoose 1.0はパラダイムシフトを示しています：非中央集権型で非商用のAIフレームワークが知能と実世界での実行の橋渡しをもたらします。AIレースは制限されたアクセスを持つ中央集権型モデルによって支配されてきました。Gooseは特定の一部だけでなくどのLLMでもインストール、実行、編集、テストが可能なモジュール型AIエージェントを実現することで、これに挑戦しています。
Gooseは、より多くの貢献者がその機能に磨きをかけるにつれてさらに進化することが期待されている。このツールの拡張性と使い勝手の良さは、エンジニアリングと非エンジニアリングの両方の文脈で広く採用されるリソースになる可能性を示唆している。
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