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🆕 新アーキテクチャ Issue解決ガイド

python examples/tests/protocols_test.py

📖 2
📅 2025/7/17
📋 41セクション
📄 3k文字

🎯 新プロトコルシステムによるIssue解決手順

前提条件

  • プロトコル定義システム（Issue #101）実装完了 ✅
  • 分散エージェント環境起動済み
  • 新プロトコル通信確立済み

🚀 実行手順

Step 1: 新プロトコルシステム動作確認 (5分)

# 新プロトコルシステムテスト実行
python examples/tests/protocols_test.py

期待される出力:

🎉 全テスト成功！新プロトコルシステムは正常に動作しています。

次のステップ:
1. python examples/poc/demo_issue_solver.py
2. ./scripts/check-comb.sh
3. python examples/poc/claude_daemon_demo.py

Step 2: 分散エージェント状態確認 (3分)

# 分散環境通信確認
./scripts/check-comb.sh

# 必要に応じて分散エージェント再起動
./scripts/start-cozy-hive.sh

Step 3: 新アーキテクチャ Issue解決実行 (10分)

3-1. 自然言語プロンプト実行

# 自然言語でIssue解決を指示
python examples/poc/issue_solver_agent.py "Issue 64を解決する"

# または緊急度指定
python examples/poc/issue_solver_agent.py "緊急でissue 64を直してほしい"

3-2. デモモード実行

# 一括デモ実行
python examples/poc/demo_issue_solver.py

# インタラクティブモード
python examples/poc/issue_solver_agent.py

3-3. 実行例

# 自然言語プロンプト例
user_prompts = [
    "Issue 64を解決する",
    "バグ修正をお願いします issue 84", 
    "Issue 75について調査してください",
    "緊急でissue 64を直してほしい"
]

# BeeKeeper: 自然言語プロンプト解析
beekeeper = IssueSolverBeeKeeper()
result = await beekeeper.process_user_request(user_prompt)

# 意図認識 → 適切な処理実行
# solve: 実際の解決処理
# investigate: 調査・分析のみ
# explain: 詳細説明生成

🔧 新アーキテクチャの特徴

1. プロトコル定義システム活用

  • 統一メッセージ形式: MessageProtocol による標準化
  • 厳密バリデーション: ProtocolValidator による検証
  • バージョン管理: 互換性チェック機能

2. 分散エージェント協調

  • Queen-Worker協調: 新プロトコル通信による効率化
  • タスク分散: 複数Worker間の自動負荷分散
  • リアルタイム監視: 進捗・状態の即座把握

3. 自然言語処理強化

  • 意図認識: 自然言語プロンプト解析
  • 優先度判定: 緊急・重要・通常・低の自動分類
  • 適応的実行: 状況に応じた最適手法選択

📋 実行時のポイント

✅ 成功パターン

  1. 明確な指示: "Issue 64を解決する"
  2. 緊急度指定: "緊急でissue 64を直してほしい"
  3. 調査要求: "Issue 75について調査してください"

⚠️ 注意点

  • 新プロトコルシステムが正常動作していることを確認
  • 分散エージェントが起動済みであることを確認
  • GitHub APIアクセス権限が適切に設定されていることを確認

🔍 トラブルシューティング

プロトコルエラーの場合:

# プロトコルテスト再実行
python examples/tests/protocols_test.py

# 設定確認
cat config/protocol_config.yaml

分散エージェントエラーの場合:

# 状態確認
./scripts/check-comb.sh

# 再起動
./scripts/stop-cozy-hive.sh
./scripts/start-cozy-hive.sh

🎯 期待される結果

自動実行内容

  1. Issue分析: GitHub APIを使用した詳細分析
  2. 解決戦略策定: 複雑度・優先度に応じた計画作成
  3. 実装実行: 適切なWorkerによる自動実装
  4. 品質チェック: テスト・リント・型チェック実行
  5. PR作成: 解決内容のプルリクエスト自動作成

出力例

🎯 Issue解決開始: Issue 64
📊 複雑度: 中 | 優先度: 高
🔧 解決戦略: 機能追加 + テスト強化
✅ 実装完了
✅ 品質チェック通過
🚀 PR作成: #111

🚀 次のステップ

継続的改善

  1. 解決結果の分析: 成功・失敗パターンの学習
  2. プロトコル最適化: 通信効率の向上
  3. エージェント特化: 専門性の強化

拡張可能性

  • 複数Issue同時解決: 並列処理による効率化
  • 関連Issue自動検出: 依存関係の自動分析
  • 予防的改善: 潜在的問題の事前発見

このガイドに従って、新アーキテクチャの威力を体験してください！