Takt で自走開発環境を作る

はじめに：なぜ Takt を導入したのか

GitHub Issueを作成したら、AIに自走で実装、PRまでを作成させるようにしたいと考えていたときに、 AIの見張り番をやめよう - AIチームを指揮するOSS「TAKT」を公開しました という記事を見つけてTaktに興味を持ちました。

Takt とは

Taktとは一言でいうと、マルチエージェントのオーケストレーションツールです。 マルチエージェントのオーケストレーションとは、複数のAIエージェントが協力してタスクを完了するためのプロセスを管理・調整することを指します。 Taktは、AIエージェントが自律的にタスクを実行できるように設計されており、ユーザーはAIエージェントに対して指示を出すだけで、タスクの実行や管理を自動化できます。

Taktを使うことで、AIだけで実装->レビュー->修正のサイクルを回してくれるようになるので、質の高いコードが安定して生まれるようになることが期待できると思いました。

セットアップ

次に設定ファイルの作成を行います。 Taktは、~/.takt/config.yamlという場所に設定ファイルを置く必要があります。 この設定ファイルには、使用するAIプロバイダーやモデル、言語などの情報を記述します。 自分の設定は以下です。 modelはopusだとトークンの消費が激しいので、sonnetにしています。 今のところ出力に不満はありません。

実際に動かしてみた

Taktの使い方の記事をみると、Github Issueでチケット管理をしている場合、 takt '#{issue_number}' でTaktにタスクを追加できると書いてあったので、実際にやってみました。 自分は初めての実行だったので以下を選択して実行しました。

1. defaultワークフロー
2. アシスタントモード -> /playで指示書を作ってもらい、/goで実行

分かったこと

1. テスト環境はあったほうがいい default-miniを選択するとテストを書くステップがないけど、テストコードがあったほうがAIは実装しやすいから、あったほうが良いと思いました。
2. テストの粒度が細かすぎる ただ、テストコード作るようにすると、今度はめっちゃ細かい粒度までテストコードを書くようになったから、テストコードの粒度は調整したほうがいいと思いました。
3. 実行時間が長い(簡単なタスクでも25分かかった)
4. かなりトークンを使うMaxPlan x5だと一回の実行でcurrent sessionの20%前後を使用しました

まとめ

2つほどすごく小さなタスクをやってもらったのですが、コードの質は問題なく、実装後に修正はありませんでした。 ただ、実行時間がタスクの大きさに対してかなり長いので、次は自分でワークフローを作ってみて、タスクが小さいときは10分前後くらいで完了するようにできたら良いなと思いました。 また、今回初めてマルチエージェントのオーケストレーションツールを使ってみて、トークンの消費量の激しさに驚きました。 トークンを大量に使っている人はこういう使い方をしているのかと気づけたのも良かったです。