qe-agentic-quality-engineering

エージェント型品質エンジニアリング

<default_to_action> エージェント型 QE を実装するとき、またはエージェントを連携させるときは、次の手順に従ってください。

1. Task ツールとエージェントの種類を指定して、タスクに適したエージェントを起動します
2. エージェントの連携方法（階層型／メッシュ型／逐次型）を設定します
3. PACTS の原則に基づいて実行します：先を見越した分析、自律的な運用、協調的なフィードバック、リスクへの的を絞った対応、構造化されたガバナンス（エージェントの動作に関する可観測性と説明可能性）
4. デプロイ前に品質ゲートを通して結果を検証します
5. 結果から学び、パターンを aqe/learning/* 名前空間に保存します

エージェント選択のクイックガイド：

• テスト生成が必要 → qe-test-generator
• カバレッジの不足箇所 → qe-coverage-analyzer
• 品質判定 → qe-quality-gate
• セキュリティスキャン → qe-security-scanner
• パフォーマンステスト → qe-performance-tester
• パイプライン全体 → qe-fleet-commander

成功に不可欠な要素：

• エージェントは人間の専門性を拡張するものであり、置き換えるものではありません
• 重要な判断には人間が関与します
• バグの検出数、削減できた時間、改善したカバレッジを測定します </default_to_action>

クイックリファレンスカード

使用する場面

• 自律型テストシステムを設計するとき
• インテリジェントなエージェントで QE をスケールするとき
• マルチエージェントの連携を実装するとき
• CI/CD 品質パイプラインを構築するとき

PACTS の原則

原則	エージェントの動作	人間の役割
Proactive（先を見越す）	マージ前に分析し、リスクを予測する	ガードレールを設定する
Autonomous（自律的）	テストを実行し、不安定なテストを修正する	重要な箇所をレビューする
Collaborative（協調的）	マルチエージェントで連携する	コンテキストを提供する
Targeted（的を絞る）	リスクに基づいて優先順位を付ける	リスク領域を定義する
Structured（構造化する）	ガバナンス、可観測性、説明可能な判断（信頼ではなく確信度を測定する）	動作を監査し、ポリシーを設定する

19 エージェントのフリート

カテゴリ	エージェント	主な用途
コアテスト（5）	test-generator, test-executor, coverage-analyzer, quality-gate, quality-analyzer	日常的なテスト
パフォーマンス／セキュリティ（2）	performance-tester, security-scanner	非機能要件
戦略（3）	requirements-validator, production-intelligence, fleet-commander	計画
高度な機能（4）	regression-risk-analyzer, test-data-architect, api-contract-validator, flaky-test-hunter	専門的な用途
ビジュアル／カオス（2）	visual-tester, chaos-engineer	エッジケース
デプロイ（1）	deployment-readiness	リリース
分析（1）	code-complexity	保守性

連携パターン

Hierarchical: fleet-commander → [generators] → [executors] → quality-gate
Mesh: test-gen ↔ coverage ↔ quality (peer decisions)
Sequential: risk-analyzer → test-gen → executor → coverage → gate

成功基準

✅ 品質を維持または向上させながら、デプロイ頻度を 10 倍にする ✅ カバレッジの不足箇所をリアルタイムで検出する ✅ 本番環境へのデプロイ前にバグを検出する ❌ 重要な判断において、人間の監督なしにエージェントが動作する ❌ 19 個のエージェントを一度にすべてデプロイする（まず 1～2 個から始める）

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コアコンセプト

QE の進化

段階	アプローチ	限界
従来型	すべて手動	人間がボトルネックになる
自動化	スクリプト＋固定シナリオ	オーケストレーションが必要
エージェント型	AI エージェント＋人間の判断	信頼関係の構築が必要

基本理念： エージェントは人間の専門性を拡張し、10 倍の規模を実現します。

主な機能

1. インテリジェントなテスト生成

// Agent analyzes code change, generates targeted tests
const tests = await qeTestGenerator.generate(prDiff);
// → Happy path, edge cases, error handling tests

2. パターン検出 - ログをスキャンし、異常を検出して、エラーを関連付けます

3. 適応型戦略 - リスクシグナルに基づいてテストの重点を調整します

4. 根本原因分析 - 失敗とコード変更を関連付け、修正を提案します

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エージェントの連携

メモリ名前空間

aqe/test-plan/*     - Test planning decisions
aqe/coverage/*      - Coverage analysis results
aqe/quality/*       - Quality metrics and gates
aqe/learning/*      - Patterns and Q-values
aqe/coordination/*  - Cross-agent state

メモリ操作（MCP ツール）

重要：学習内容を保存するときは、必ず persist: true を指定して aqe memory store を使用してください。

1. データを永続メモリに保存する：

# Store test plan decisions (persisted to .agentic-qe/memory.db)
aqe memory store \
  --key "aqe/test-plan/pr-123" \
  --namespace "aqe/test-plan" \
  --value '{"prNumber":123,"riskLevel":"medium","requiredCoverage":85,"testTypes":["unit","integration"]}' \
  --ttl 604800 \
  --json

2. タスクの前に以前の学習内容を取得する：

# Query patterns before starting test generation
aqe memory search \
  --pattern "aqe/learning/patterns/test-generation/*" \
  --namespace "aqe/learning" \
  --json

3. カバレッジ分析結果を保存する：

aqe memory store \
  --key "aqe/coverage/auth-module" \
  --namespace "aqe/coverage" \
  --value '{"moduleId":"auth-module","currentCoverage":78,"gaps":["error-handling","edge-cases"],"priority":"high"}' \
  --ttl 1209600 \
  --json

3 フェーズのメモリプロトコル

複数のエージェントが連携するタスクでは、STATUS → PROGRESS → COMPLETE パターンを使用します。

# PHASE 1: STATUS - Task starting
aqe memory store \
  --key "aqe/coordination/task-123/status" \
  --namespace "aqe/coordination" \
  --value '{"status":"running","agent":"qe-test-generator"}' \
  --json

# PHASE 2: PROGRESS - Intermediate updates
aqe memory store \
  --key "aqe/coordination/task-123/progress" \
  --namespace "aqe/coordination" \
  --value '{"progress":50,"action":"generating-unit-tests","testsGenerated":25}' \
  --json

# PHASE 3: COMPLETE - Task finished
aqe memory store \
  --key "aqe/coordination/task-123/complete" \
  --namespace "aqe/coordination" \
  --value '{"status":"complete","result":"success","testsGenerated":47,"coverageAchieved":92.3}' \
  --json

Blackboard イベント

イベント	トリガー	購読者
test:generated	新しいテストが作成された	executor, coverage
coverage:gap	ギャップが検出された	test-generator
quality:decision	ゲートが評価された	fleet-commander
security:finding	脆弱性が発見された	quality-gate

例: PR 品質パイプライン

// 1. Risk analysis
const risks = await Task("Analyze PR", prDiff, "qe-regression-risk-analyzer");

// 2. Generate tests for risks
const tests = await Task("Generate tests", risks, "qe-test-generator");

// 3. Execute + analyze
const results = await Task("Run tests", tests, "qe-test-executor");
const coverage = await Task("Check coverage", results, "qe-coverage-analyzer");

// 4. Quality decision
const decision = await Task("Evaluate", {results, coverage}, "qe-quality-gate");
// → GO/NO-GO with rationale

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実装フェーズ

フェーズ	期間	目標	エージェント
実験	第1〜4週	1つのユースケースを検証する	1 エージェント
統合	第2〜3か月	CI/CD パイプライン	3〜4 エージェント
拡大	第4〜6か月	複数のユースケース	8 以上のエージェント
進化	継続的	継続的学習	フルフリート

フェーズ1の例

# Week 1: Deploy single agent
aqe agent spawn qe-test-generator

# Weeks 2-3: Generate tests for 10 PRs
# Track: bugs found, test quality, review time

# Week 4: Measure impact
aqe agent metrics qe-test-generator
# → Tests: 150, Bugs: 12, Time saved: 8h

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制限と強み

エージェントが得意なこと

• 量: 数千のログを数秒でスキャンする
• パターン: 人間が見逃す相関関係を見つける
• 疲れ知らず: 24時間365日のテストと監視
• 速度: コード変更の即時分析

エージェントに人間が必要なこと

• ビジネスコンテキストと優先順位
• 倫理的な判断とトレードオフ
• 創造的な探求（「もしも」のシナリオ）
• ドメイン専門知識（ヘルスケア、金融、法務）

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ベストプラクティス

すべきこと	すべきでないこと
1つのエージェント、1つのユースケースから始める	18 すべてを一度にデプロイする
フィードバックループを早期に構築する	デプロイして忘れる
人間がエージェントの出力をレビューする	レビューなしで自動マージする
検出したバグ、節約した時間を測定する	虚栄の指標（テスト数）を追跡する
信頼を段階的に構築する	すぐに完全な自律性を与える

信頼の段階的な進行

Month 1: Agent suggests → Human decides
Month 2: Agent acts → Human reviews after
Month 3: Agent autonomous on low-risk
Month 4: Agent handles critical with oversight

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エージェント連携のヒント

coordination:
  topology: hierarchical
  commander: qe-fleet-commander
  memory_namespace: aqe/coordination
  blackboard_topic: qe-fleet

preload_skills:
  - agentic-quality-engineering  # Always (this skill)
  - risk-based-testing           # For prioritization
  - quality-metrics              # For measurement

agent_assignments:
  qe-test-generator: [api-testing-patterns, tdd-london-chicago]
  qe-coverage-analyzer: [quality-metrics, risk-based-testing]
  qe-security-scanner: [security-testing, risk-based-testing]
  qe-performance-tester: [performance-testing]

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関連スキル

• holistic-testing-pact - PACTS 原則の詳細
• risk-based-testing - エージェントの焦点を優先順位付けする
• quality-metrics - エージェントの有効性を測定する
• api-testing-patterns、security-testing、performance-testing - 専門的なテスト

リソース

• エージェント定義: .claude/agents/
• CLI: aqe agent --help
• フリートステータス: aqe fleet status

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成功指標: インテリジェントなエージェント連携を通じて、同じかそれ以上の品質で 10 倍の頻度でデプロイする。