Braintrust（ブレイントラスト）は6月15日(現地時間)、共同創業者兼CEOのAnkur Goyal（アンクル・ゴヤル）氏が「Lenny's Newsletter（レニーズ・ニュースレター）」のポッドキャストで、AIエージェント、評価システム（evals）、継続的インテグレーション（CI）を活用したソフトウェア開発の改善方法を解説した。ゴヤル氏は、AIエージェントが技術的作業を担い、厳密なベンチマーク実行を可能にする同社の手法について説明した。
ゴヤル氏は、データベース最適化におけるAIエージェントの利用について具体的に解説した。同社では、Codex（コーデックス）を用いてデータベースインデックス、カラムストア形式、実行エンジンにわたる週単位のベンチマーク実験を実行し、遅いクエリの高速化を図っているという。これにより、以前は単独の人間のエンジニアでは対応が困難だった、深く技術的なアーキテクチャやインフラ作業がAIエージェントによって可能になるとゴヤル氏は強調した。
ゴヤル氏は、エージェントが絶え間なく厳密なベンチマークを実行できるため、それをスキップする理由はないと主張している。また、「エージェントライン」というフレームワークを提唱し、どの意思決定、方向性、相互作用をエージェントに委譲できるかを判断する基準を示した。
評価システム（evals）に関して、ゴヤル氏はこれを現代版の製品要求仕様書（PRD）であると位置付けた。モデルがどのように目標を達成するかを導き出すため、「どのような結果が良いか」をシステムにエンコードする方法を説明している。さらに、ライブでスコアリング関数を構築し、安全なプレイグラウンド内でエージェントにプロンプトを改善させる方法にも触れた。Braintrustのデザイナーであるデビッド氏の持つ「判断基準」を反復可能な評価システムに変換し、品質を個人の能力を超えてスケールさせる事例を紹介した。
継続的インテグレーション（CI）の修正は、エンジニアリングの速度を向上させる最も効果的な手段であるとゴヤル氏は指摘した。言及されたツールには、Braintrust、Codex、GPT 5.4、Claudeなどが含まれる。
ゴヤル氏が示したAIエージェントの活用手法は、ソフトウェア開発の生産性と品質を向上させる可能性が指摘されている。特に、複雑な技術的課題へのAIエージェントの適用や、人間の持つ判断基準を評価システムに組み込むアプローチは、新たな基準となりうるとの見方もある。一般的なAIエージェント開発フレームワークが進化を続ける中、Braintrustのような実践的な導入事例は、理論的な議論に実証的な裏付けを与えるものと見られている。こうした実践は、エンジニアの役割をルーティン作業からAIの監視・指導へと変化させ、より高度な創造的活動に集中できる環境を整えることにつながると考えられる。
参考: Lenny’s Newsletter — 2026年6月10日 03:32 (JST)
原文ハイライト"How Braintrust uses AI agents, evals, and CI to ship better software"