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Category: Kiro

クラウドでのエージェンティックエンジニアリング:Kiro Web とクラウドセッションが一般提供に

ここ数か月で、クラウド実行は Kiro での働き方の中でより大きな位置を占めるようになりました。本日（2026 年 9 月 3 日）、Kiro Web とクラウドセッションが一般提供 (GA)になりました。あわせて、すでに構築済みの Kiro のセットアップをローカルとクラウドの両方のセッションで使えるようにする cloud configuration も提供します。これらにより、あなたのエンジニアリング作業のより多くを、Kiro とともに自然にクラウドで実行できるようになります。

AI コーディングエージェントは本当に良くなっているのか？

Kiro IDE のコーディングエージェントがコードを書いたり変更したりすると、diagnostics ツールが静的解析器を実行して出力をチェックします。これは、開発者がエディタ上で下線として目にするのと同じチェックです。実際にこのツールは、モジュールの import 漏れ（Cannot find module ‘aws-cdk-lib’ or its corresponding type declarations）、解決できない Java の import（The import org.junit cannot be resolved）、型の不一致（Argument of type ‘string | undefined’ is not assignable to parameter of type ‘string’）、implicitly typed any、undefined symbol といったものを検出します。これらは、本来であればビルド時になって初めて表面化するような種類の問題です。

本番インシデントのトリアージを AI エージェントに任せられるようになるまで

ある日曜日の午前 2 時 33 分（PDT）、フロンティアモデルの可用性アラームが発報しました。本番のレスポンスがストリームの途中で止まりはじめ、監視システムが自動でチケットを起票しました。その 13 分 35 秒後、午前 2 時 46 分（PDT）には、根拠のある診断がチケット上に載っていました。ストリームが本番バグかキャパシティのスケーリングのいずれかによってエラーを出さずに停止していること、顧客に影響が出ていること、競合する仮説がすべて排除されていること、そして裏付けとなる証拠を添えた推奨される次のアクション、が書き出されていました。

継続的なプロンプト評価: LLM ジャッジとライブシグナルを使って Kiro エージェントの品質を高める方法

本記事は、人手で作成されたシステムプロンプトや設定の変更を評価することに焦点を当てています。自動的なトラジェクトリマイニング、変更の自動生成、ハーネス全体の自己改善については扱いません。このワークフローは、ベンチマーク結果と、社内の開発者による数千件の Kiro との会話を LLM で分析した結果を組み合わせ、タスク完遂・検証・ツール利用における改善機会を特定します。

ラップトップを閉じても、エージェントは動き続ける。cloud sessions で開発する

Kiro の cloud sessions（preview）は、AI エージェントをクラウドのサンドボックスで動かす新機能です。ラップトップを閉じても作業は継続し、CLI、IDE、Web のどのクライアントからでも同じセッションに戻れます。本記事では、EC アプリへの決済 API 追加を題材に、有効化の手順、クラウドプロファイルによるスキル管理、そして Kiro CLI からの起動と再開までを実際の流れに沿って紹介します。

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