🤖 Issue 自動割り当てワークフロー（PDCA）
作成日: 2026-03-02
対象: Milestone 3 - VS Code Copilot Bridge Extension
📋 概要
GitHub Issue が作成されたときに、AI Agent（VS Code Copilot）に自動的に割り当てる仕組みを構築します。
目的:
- Issue 作成 → 自動的に適切な AI Agent に割り当て
- Agent の稼働状態を
ai_agent_stateテーブルで管理 - VS Code にリアルタイム通知して自動処理開始
🔄 PDCA サイクル
📝 Plan（計画）
1. システム設計
graph LR
A[GitHub Issue Created] --> B[sync-issues.yml]
B --> C{Issue Type Check}
C -->|Milestone| D[High Priority]
C -->|Bug| E[Urgent]
C -->|Feature| F[Normal]
D --> G[Supabase: github_issues]
E --> G
F --> G
G --> H[assign_issue_to_agent.py]
H --> I{Agent Available?}
I -->|Yes| J[Assign to Agent]
I -->|No| K[Queue]
J --> L[Update ai_agent_state]
L --> M[Realtime Notification]
M --> N[VS Code Copilot]
N --> O[Auto Start Processing]
2. データベース構造
ai_agent_state テーブル:
CREATE TABLE ai_agent_state (
id UUID PRIMARY KEY DEFAULT uuid_generate_v4(),
agent_id TEXT UNIQUE NOT NULL,
agent_name TEXT,
current_task UUID REFERENCES github_issues(id),
status TEXT CHECK (status IN ('idle', 'busy', 'offline')),
progress INTEGER DEFAULT 0,
last_update TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
metadata JSONB
);
github_issues テーブル（拡張）:
ALTER TABLE github_issues
ADD COLUMN assigned_agent TEXT REFERENCES ai_agent_state(agent_id),
ADD COLUMN assigned_at TIMESTAMP;
3. ワークフロー設計
GitHub Actions ジョブ構成:
- ✅ Issue種別判定
- ✅ Milestone/Bug/通常処理
- ✅ Supabase同期
- 🆕 AI Agent割り当て ← NEW!
- ✅ Google Chat通知
- ✅ VS Code通知
4. Agent 割り当てロジック
優先度ルール:
- Milestone Issue → 優先度: 高
- Bug Issue → 優先度: 緊急
- Feature Issue → 優先度: 通常
割り当てアルゴリズム:
def assign_issue_to_agent(issue_id, priority):
# 1. idle 状態の Agent を検索
agents = get_idle_agents()
if agents:
# 2. 最も最近 idle になった Agent を選択
agent = agents[0]
# 3. Agent に Issue を割り当て
update_agent_state(agent.id, issue_id, 'busy')
# 4. github_issues に Agent を記録
update_issue_assignment(issue_id, agent.id)
return agent.id
else:
# 5. 全 Agent が busy の場合はキューに追加
add_to_queue(issue_id, priority)
return None
🚀 Do（実行）
タスク1: スクリプト作成
ファイル: ai-automation-dashboard/scripts/assign_issue_to_agent.py
"""
GitHub Issue を AI Agent に自動割り当て
"""
import os
import sys
from datetime import datetime
from supabase import create_client, Client
SUPABASE_URL = os.getenv('SUPABASE_URL')
SUPABASE_KEY = os.getenv('SUPABASE_ANON_KEY')
supabase: Client = create_client(SUPABASE_URL, SUPABASE_KEY)
def get_idle_agents():
"""idle 状態の Agent を取得"""
response = supabase.table('ai_agent_state')\
.select('*')\
.eq('status', 'idle')\
.order('last_update', desc=False)\
.execute()
return response.data
def assign_to_agent(issue_id: str, issue_number: int, priority: str):
"""Issue を Agent に割り当て"""
agents = get_idle_agents()
if not agents:
print('⚠️ 利用可能な Agent がありません。キューに追加します。')
return None
agent = agents[0]
agent_id = agent['agent_id']
print(f'🤖 Agent: {agent_id} に Issue #{issue_number} を割り当て')
# Agent の状態を更新
supabase.table('ai_agent_state').update({
'current_task': issue_id,
'status': 'busy',
'last_update': datetime.now().isoformat()
}).eq('agent_id', agent_id).execute()
# Issue に Agent を記録
supabase.table('github_issues').update({
'assigned_agent': agent_id,
'assigned_at': datetime.now().isoformat()
}).eq('id', issue_id).execute()
print(f'✅ 割り当て完了')
return agent_id
if __name__ == '__main__':
if len(sys.argv) < 4:
print('Usage: python assign_issue_to_agent.py <issue_id> <issue_number> <priority>')
sys.exit(1)
issue_uuid = sys.argv[1]
issue_num = int(sys.argv[2])
issue_priority = sys.argv[3]
agent = assign_to_agent(issue_uuid, issue_num, issue_priority)
sys.exit(0 if agent else 1)
タスク2: ワークフロー拡張
ファイル: ai-automation-dashboard/.github/workflows/sync-issues.yml
追加するジョブ:
# ステップ4: AI Agent割り当て
assign-to-agent:
name: "🤖 AI Agent割り当て"
needs: [check-issue-type, sync-to-supabase]
runs-on: ubuntu-latest
env:
SUPABASE_URL: $
SUPABASE_ANON_KEY: $
steps:
- name: Checkout
uses: actions/checkout@v4
- name: Python環境セットアップ
uses: actions/setup-python@v5
with:
python-version: '3.11'
- name: supabase-pyインストール
run: pip install supabase
- name: Issue種別から優先度決定
id: priority
run: |
IS_MILESTONE="$"
IS_BUG="$"
if [ "$IS_MILESTONE" = "true" ]; then
echo "priority=high" >> $GITHUB_OUTPUT
elif [ "$IS_BUG" = "true" ]; then
echo "priority=urgent" >> $GITHUB_OUTPUT
else
echo "priority=normal" >> $GITHUB_OUTPUT
fi
- name: AI Agentに割り当て
run: |
# Supabaseから issue_id (UUID) を取得
ISSUE_ID=$(curl -s -X GET \
-H "apikey: $" \
-H "Authorization: Bearer $" \
"$/rest/v1/github_issues?issue_number=eq.$&select=id" \
| jq -r '.[0].id')
echo "📋 Issue UUID: $ISSUE_ID"
# スクリプト実行
python scripts/assign_issue_to_agent.py \
"$ISSUE_ID" \
"$" \
"$"
タスク3: テストデータ準備
ai_agent_state サンプルデータ:
INSERT INTO ai_agent_state (agent_id, agent_name, status) VALUES
('copilot-01', 'VS Code Copilot #1', 'idle'),
('copilot-02', 'VS Code Copilot #2', 'idle'),
('copilot-03', 'VS Code Copilot #3', 'offline');
✅ Check（評価）
1. 動作確認項目
テストケース:
| # | テスト内容 | 期待結果 | 確認方法 |
|---|---|---|---|
| 1 | idle Agent が存在する場合 | Issue が Agent に割り当てられる | Supabase ai_agent_state テーブル確認 |
| 2 | 全 Agent が busy の場合 | キューに追加される | ログ出力確認 |
| 3 | Milestone Issue | 優先度 high で処理 | priority パラメータ確認 |
| 4 | Bug Issue | 優先度 urgent で処理 | priority パラメータ確認 |
| 5 | Realtime 通知 | VS Code に通知が届く | VS Code 側で受信確認 |
2. 確認コマンド
Agent 状態確認:
SELECT agent_id, agent_name, status, current_task, last_update
FROM ai_agent_state
ORDER BY last_update DESC;
割り当て済み Issue 確認:
SELECT issue_number, title, assigned_agent, assigned_at
FROM github_issues
WHERE assigned_agent IS NOT NULL
ORDER BY assigned_at DESC;
3. 成功基準
- ✅ Issue 作成後 1分以内に Agent 割り当て完了
- ✅
ai_agent_stateの status が idle → busy に変更 - ✅
github_issuesの assigned_agent が記録される - ✅ VS Code に Realtime 通知が届く
- ✅ 全 Agent が busy の場合、エラーにならずキュー処理
🔧 Action（改善）
改善ポイント
- Agent 負荷分散
- 現在: 最も古い idle Agent を選択
- 改善: Agent の処理済み Issue 数でバランシング
- キュー管理
- 現在: キューに追加するだけ
- 改善: 優先度順キュー + Agent が idle になったら自動割り当て
- Agent オフライン検知
- 現在: 手動で offline 設定
- 改善: ハートビート監視 + 自動 offline 設定
- 通知強化
- 現在: VS Code に通知のみ
- 改善: Google Chat/Slack にも Agent 割り当て通知
次のステップ
- キュー管理システムの実装
- Agent ハートビート監視
- ダッシュボード UI（Agent 稼働状況可視化）
- Agent 処理結果の自動コミット機能