Graph Engineeringの外側で、AIエージェントのPRは衝突する

Graph Engineeringの観点からAIエージェントの設計を解説。LangChain、Google ADK Go 2.0、Microsoft AutoGenなどを例に、エージェントの実行順序や分岐をグラフ構造で捉えるアプローチを紹介。

• AIエージェントの実行グラフ（Graph Engineering）だけでは、複数PR間の衝突問題は解決できない。
• 複数のコーディングエージェントが生成したPR間の依存関係や競合を管理する「coordination graph」が必要である。
• Veripsa Coreは、GitHub上で複数のPR間の協調コンテキストを管理し、マージ前のリスクを提示する。
• AI開発では、エージェント内部の実行フローだけでなく、成果物（PR）間の関係性を設計することが重要になる。
• agent runtimeとrepository側のcoordinationの境界設計が、マルチエージェント運用のしやすさを左右する。