Sentryは長年にわたり、開発者による本番環境コードの監視とデバッグを支援してきました。今回、同社はAI Autofixを発表し、このプロセスにAIの技術を導入します。これは、Sentryが保有する企業の本番環境に関するあらゆるコンテキストデータを活用し、エラー発生時に修正方法を提案する新機能です。Autofixという名前ですが、完全に自動化されたシステムではなく、ほとんどの開発者が使いこなせるものではありません。Sentryの説明によると、これは「まるでオンデマンドでサポートしてくれるジュニア開発者がいるかのような」人間参加型のツールです。
「アプリケーションのパフォーマンスやエラーをシステム インフラストラクチャの観点から考えるのではなく、コード レベルの観点から評価し、問題解決を支援することに重点を置いています」と、Sentry のエンジニアリング マネージャーである Tillman Elser 氏は、この新しい機能が同社の製品ラインナップ全体にどのように位置付けられるかを尋ねられたときに説明しました。
エルサー氏は、他の多くのAIベースのコーディングツールはIDEでのコードの自動補完には優れているものの、企業の本番環境を把握していないため、問題を積極的に発見することができないと主張した。Autofixの主な価値提案は、コードが実行されるコンテキストを把握することで、開発者が本番環境でエラーをトリアージして解決するプロセスを迅速化できることだとエルサー氏は説明した。「私たちは本番環境での問題をできるだけ早く解決しようとしています。アプリケーション開発のスピードを上げようとしているわけではありません」と彼は述べた。
エージェントベースのアーキテクチャを採用したAutofixは、エラーを監視し、検出エージェントを使用してコード変更でエラーを修正できるかどうかを確認します。修正できない場合は、その理由を提示します。ここで重要なのは、開発者が常に状況を把握していることです。例えば、開発者が既に問題の原因をある程度把握している場合、AIエージェントにコンテキスト情報を追加できるという便利な機能があります。あるいは、「修正をお願いします」ボタンを押してAIがどのような解決策を提示するかを確認することもできます。
AIはいくつかのステップを経て問題を評価し、修正のためのアクションプランを作成します。その過程で、Autofixは開発者に変更内容を説明する差分を提供し、問題がなければプルリクエストを作成して変更をマージします。
Autofixは主要言語をすべてサポートしていますが、エルサー氏はチームがテストの大部分をJavaScriptとPythonコードで行ったことを認めています。もちろん、常にうまくいくとは限りません。SentryがAutofixをジュニア開発者に例えているのには理由があります。しかし、エルサー氏によると、最も分かりやすい失敗のケースは、AIが十分なコンテキストを持っていない時だそうです。例えば、Autofixが動作するために必要なデータを収集するための十分な計測機器をチームが準備していないことが原因かもしれません。
ここで注目すべき点は、Sentryは独自のモデル構築を検討している一方で、現在はOpenAIやAnthropicといったサードパーティのモデルと連携している点です。つまり、Autofixを使用するには、ユーザーはこれらのサードパーティサービスにデータを送信することをオプトインする必要があります。エルサー氏によると、同社は将来的にこの点を再検討し、自社データに合わせて微調整された社内LLMを提供する予定とのことです。
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フレデリックは2012年から2025年までTechCrunchに在籍していました。また、SiliconFilterを設立し、ReadWriteWeb（現ReadWrite）にも寄稿しています。フレデリックは、エンタープライズ、クラウド、開発者ツール、Google、Microsoft、ガジェット、交通機関など、興味のあるあらゆる分野をカバーしています。
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