Kiro Autonomous Agentについて
概要
Kiro Autonomous Agentは、開発タスクを自律的に計画・実行する開発支援向けAIエージェントです。
Kiroの有料プラン（Kiro Pro、Pro+、Powerプラン）を契約されている個人開発者向けにプレビュー版として順次展開されています。
使用感については、こちらの公式ブログにて紹介されています。
従来のコーディング支援では、リポジトリやセッションが変わるたびに前提・ルール・好みを“説明し直す”必要があり、複数リポジトリにまたがる変更では負担が大きくなります。
Kiro Autonomous Agentは、複数リポジトリをまたぐ作業を1つのタスクとして扱い、影響範囲の特定から修正、テスト、PR作成までを並列に進められる点が特徴的です。
タスクを与えると、Kiro Autonomous Agentは以下の流れで作業を進めます。
- 開発環境を模した隔離サンドボックスを起動
- リポジトリをクローンしコードベースを解析
- 作業を分解し、要件・受け入れ条件を定義
- 役割の異なるサブエージェント（調査／計画、実装、検証）を協調させて実行
- 不確実な点があれば質問しながら進める
- 変更内容と判断理由を添えてPull Requestを作成
また、複数タスクを並行実行でき、非同期で動き続けるため、環境セットアップやテスト実行など時間がかかる処理を任せやすい設計になっているようです。
Kiro Autonomous Agentとその他AIコーディングアシスタントの違い
コーディングを支援するAIコーディングアシスタントとしては、GitHub Copilot AgentやCursorなどがすでに広く利用されています。
これらのAIコーディングアシスタントは、コード補完型からチャット型、そしてエージェント型へと進化してきました。
GitHub Copilotでは Agentモードにより、ファイルをまたいだ修正や簡単なタスク実行をAIに任せられるようになり、
Cursorでもmulti-root workspaceを利用することにより、複数リポジトリを参照した上での修正提案や編集支援が可能になっています。
GitHub Copilot WorkspaceやCursor Composerなどの最新機能により、AIによる複数ファイルの一括編集やタスク実行は可能になりました。
しかし、これらは依然として人の目の前で動くことやステップごとの確認を前提としています。
これに対し Kiro Autonomous Agent は、非同期（Asynchronous）にタスクを進行できる点が決定的に異なります。人が別の会議に出ている間や夜間に、AIが独自に試行錯誤を繰り返し、動作確認の取れた状態まで仕上げてくる点において、真の自律型エージェントと言えます。
影響範囲の特定、作業分解、実装、テスト、Pull Request作成までを1つの継続したコンテキストとして扱い、
途中で得た設計方針やエラーハンドリングの考え方も、以降の作業に反映しながら自律的に進行します。
この「セッションをまたいで文脈を失わない」という点が、Kiro Autonomous Agentが「開発タスクを自律実行するエージェント」と言えるポイントです。
| 観点 | Kiro Autonomous Agent | GitHub Copilot Agent | Cursor |
|---|---|---|---|
| 主な役割 | 開発タスクそのものを自律的に完了させる | Issue に基づく実装案提示と PR 作成の「下書き」支援 | ユーザーと対話しながら高速に実装・修正を行う |
| 作業単位 | タスク全体（影響範囲特定〜実装〜テスト〜PR 作成） | Issue 単位（計画〜実装〜PR 作成まで） | ファイル／リポジトリ単位 |
| コンテキスト管理 | セッションを越えて継続的に保持 | Issue / PR のスコープ内 | ワークスペース単位（セッション依存） |
| 複数リポジトリ対応 | 複数リポジトリを 1 タスクとして横断的に扱う | 原則リポジトリ単位 | multi-root workspace により同時参照・編集は可能 |
| 人の関与 | 要所での確認・最終承認のみ | プランの確認、修正案のレビューをステップごとに行う。 | リアルタイムに確認・適用・修正を行う |
想定ユースケース
上記のような特徴から、Kiro Autonomous Agentは以下のようなユースケースに向いているのではないかと思います。
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複数リポジトリにまたがる更新
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反復的な修正（命名規則、エラーハンドリング、型整備など）をチーム標準に寄せる作業
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テスト実行や検証を伴う、時間のかかる改修の並行処理
PRの“最終承認”やリスク受容は人が担う必要がある点や、サンドボックスのネットワーク・権限設定次第で、できること／できないことが変わる点には注意が必要です。
まとめ
今回は、2025年12月に発表された「AWS Frontier Agents」についてご紹介しました。
このリリースは、AI関連のサービスアップデートの発表が続く中でも特に注目を集めました。生成AIを“実行主体”として扱う方向性が明確化され、今後の開発・運用工程の一要員として活用されることが期待されています。プレビュー版で使用感を確かめてみてください。
本記事が今後のAWS活用のお役に立てば幸いです。
