AIエージェントの開発作業をブラックボックスにせず、人間がコントロールし続けるための中心的な仕組みが、Antigravityの「Plan（計画）」と「Walkthrough（報告）」という2つのアーティファクトです。これをIT初心者の方にもわかりやすく例えるなら、住宅建築における「設計図の合意」と「引き渡し検査」の関係にそっくりです。

このプロセスを、あるWeb開発プロジェクトにおける「Reactダッシュボード画面に期間指定カレンダーフィルターを追加する」というタスクで、生き生きとしたストーリーとして追ってみましょう。

このように、コードが書かれる前に「設計方針」をすり合わせ、書かれた後に「エビデンス（検証結果）」で確認するため、AIとの開発で最も発生しやすい「作ってみたら全然違っていた」という手戻りが、物理的に発生しなくなります。Antigravity CLIで生成された進捗や過去の相談履歴（セッション）は、パソコン側のセッションファイルにシームレスに格納・管理されます。

どれほど頭の良いAIであっても、自社のドキュメントサーバーに置かれた非公開の「API仕様書」や、社内ローカルの「データベース構成」を知らなければ、プロジェクトに特化した正確なプログラムは書けません。しかし、インターネット上の汎用AIにそれらの機密情報を丸ごと渡すわけにはいません。

この「AIエージェントと、外部の重要データソースやAPI」を、安全かつシームレスに接続するオープン規格がMCP（Model Context Protocol）です。

MCPとは、AIエージェントに対して「このデータベースからデータを検索する機能」「このチケット管理システムを更新する機能」などの特定の道具（ツール）を、安全な通信規格を介して動的に提供する接続プロトコルです。

MCPの概念をわかりやすく例えるなら、「AIエージェントが、社内の厳重に守られた金庫室にアクセスするための、監視カメラ付きの専用トンネル」のようなものです。エージェントはトンネル（MCPサーバー）の出口から提供される機能（データの検索やAPIの呼び出し）だけを利用でき、社内インフラ全体に不正に入り込むことはできません。

Antigravity CLIでは、パソコン全体で共通して使うグローバル設定ファイル（~/.gemini/antigravity-cli/mcp_config.json）と、開発プロジェクトごとに個別に適用するワークスペース設定ファイル（.agents/mcp_config.json）の2つのレイヤーで整理して管理できます。これにより、機密性の高い接続設定をプロジェクトごとにカプセル化できます。

// .agents/mcp_config.json の設定例

{

  "mcpServers": {

    "internal-db": {

      "command": "python3",

      "args": ["mcp_db_server.py"]

    },

    "confluence-tool": {

      "command": "npx",

      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-confluence"]

    }

  }

}

このように設定するだけで、ツールがエージェントに自動ロードされ、外部インフラの重要データを安全に探索できるようになります。

開発プロジェクトには、必ずそのチーム独自の「暗黙知」や「コーディング規約」が存在します。

「変数名はキャメルケースではなく、スネークケースで書くべし」
「マイグレーション（データベース移行）ファイルを作る時は、必ずロールバック用のクエリもセットで書くべし」

これらをAIに毎回プロンプトで指示するのは不可能ですし、忘れると規約違反のコードが山ほど出来上がってしまいます。Antigravityでは、これらのルールを「エージェントの常識」としてインストールするSkills（カスタムスキル）や、Rules（ルール）の仕組みを提供しています。

プロジェクトのルートディレクトリに GEMINI.md や AGENTS.md（または .agents/rules/ フォルダ内）を配置し、そこに開発方針やビルドテストの手順を書くことで、AIエージェントが自動でこれらを読み込み、厳格に遵守します。また、チーム全員で共通して使い回すグローバルルールは ~/.gemini/GEMINI.md に配置して一元管理可能です。

さらに、特定の難しいタスク（「SQLパフォーマンスチューニング」など）のための特化型指示セットやカスタムツールへの参照をまとめた Skills（カスタムスキル） は、プロジェクト内の .agents/skills/ フォルダ（あるいはグローバルの ~/.gemini/antigravity-cli/plugins/ ディレクトリ内）に配置することで、自動的にエージェントに機能拡張として認識されます。これにより、新規プロジェクトへのAI開発体制がファイル配置のみで瞬時に完了します。

AIエージェントに自律開発を任せる際、「人間がチャットで指示した時だけ動く」のでは、夜間や不在時の即時対応ができません。バグチケットの起票やファイル変更といった「イベント」を検知して、AIを全自動で起動させたいものです。

これを実現するのが、常駐監視プロセスであるSidecars（サイドカー）と、エージェントの処理の引き金となるHooks（フック）です。

これらと、前述の自律開発シナリオを組み合わせると、以下のような自律的な開発運用（ユースケース）が実現します。

SidecarsとHooksによるイベント連動の仕組み

このように、Sidecars and Hooksを導入することで、AIエージェントは「指示を待つだけのツール」から「イベントに即座に反応して自律的に動き出すプロアクティブなパートナー」へと進化します。

第2部で紹介した「Plan/Walkthroughの合意形成」や「MCP/カスタムスキル」「Sidecars/Hooks」による自動化は、企業に以下のような絶大なビジネスインパクトをもたらします。

本記事（第2部）では、人間とAIが「手戻りゼロ」で共同開発するための協調プロセス、そしてエージェントを自社仕様にカスタマイズする仕組みについて解説しました。

• Plan & Walkthroughは、AIの自律実行の前後において、人間とAIが「設計の合意」と「証拠付きの成果確認」を行うことで、手戻りとブラックボックス化を防ぐ。
• MCP（Model Context Protocol）は、AIエージェントの目の前に、社内システムやデータベースへ繋がる「安全な専用トンネル（ツール）」を用意する。
• Skills & Rulesは、チーム独自のルールやマニュアルをAIの頭脳に恒久インストールし、成果物の品質を均一にする。
• Sidecars & Hooksは、ファイル変更やチケット起票といったイベントを24時間監視し、自律開発タスクを自動キックする神経網である。

AIの爆発的な作業スピードを、人間が設計した安全な「合意のプロセス」と「知識データベース」で囲う。これこそが、AIを「ただのチャットのおもちゃ」から「プロジェクトの強力なコア戦力」へと引き上げるための核心です。

続く第3部（最終回）では、これまでに紹介したすべての機能（Subagents、Permissions、MCP、Skills、Rules、Sidecars、Hooksなど）をフル連結した、開発プロセスを圧倒的に楽にする「フル装備」の最強構成ガイドをお届けします。イベント検知からプルリクエスト作成までを全自動で回す未来のアーキテクチャに迫りましょう。

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