AI-DLC Workflows 2.0 とは何か、そしてどう実装されているか

概要

AWSが提唱するAI中心の開発ライフサイクル「AI-DLC」の実装リポジトリv2における、複数エージェントCLI（Harness）へ適応可能な柔軟なアーキテクチャと設計思想を詳細に解説した技術記事。

詳細内容

この記事は、AWSが提唱するAI駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）のOSS実装である「aidlc-workflows」のv2ブランチを深掘りしています。主な特徴は「Harness Engineering」という設計思想にあり、コアとなるメソドロジー（32のステージ定義やエージェントのペルソナ）をMarkdownとYAMLで一元管理し、Claude CodeやKiro CLIといった異なるツール（ハーネス）向けにコンパイル・配布する仕組みを備えています。技術的なポイントとして、決定論的なルーティングを担う「エンジン」とLLMベースで実行を担う「コンダクター」の分離、人間の訂正を将来のルールとして蓄積する「学習ループ」、そして複数ツール間のペイロード差分を吸収する「アダプタ層」の実装が挙げられます。これにより、特定のAIツールに依存せず、かつAIの暴走を防ぎながら人間が適切に監督できる開発プロセスを、コードの改修なしに定義ファイルの調整だけで実現しています。

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