AIエージェント用コード探索CLI「AST-Digger」を作ってトークン消費を激減させた話

概要

AIエージェントのコード探索におけるトークン消費を、Tree-sitterを活用したAST解析により80〜90%削減するCLIツール「AST-Digger」の開発背景と効果を解説。

詳細内容

AIエージェントにソースコードを全文読み込ませる従来の手法は、コンテキストの肥大化によるコスト増大とノイズによる精度低下（Denoising-Firstの課題）が深刻なボトルネックとなっていた。本記事では、この問題を解決するために開発されたGo製のCLIツール「AST-Digger」を紹介している。Tree-sitterを用いて抽象構文木（AST）を高速解析し、関数のシグネチャのみを抽出する「骨格抽出」や、特定のメソッドのみを切り出す「ピンポイント抽出」を可能にする。実運用ではトークン消費量を80〜90%削減し、LLMの迷走を抑制して開発効率を大幅に向上させた。JSON出力、リミッター、エージェント自身が機能を把握できる「agent-context」機能など、AIエージェントが自律的に利用することを前提としたAgent-Nativeな設計が特徴である。

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