自然言語でカスタムフローが作成できる：Flow Creator登場

カスタムフローを使えば、手作業で進めていた複数ステップの業務を、GitLabのイベントを起点に動く自動化へ置き換えられます。ただし、フローを1本書くには、まずフローレジストリのスキーマを覚える必要がありました。この前提条件が、実際のハードルになっています。ワークフローを最もよく理解している人が、YAMLスキーマにも詳しいとは限りません。

GitLab 19.3のFlow Creatorエージェントは、この前提を取り払います。つくりたいフローを自分の言葉で説明すれば、そのまま実行できる完全な定義が返ってきます。

スキーマの壁に阻まれてきた自動化

自動化すべきことははっきりわかっているのに、つくり方がわからない。そんな2人を思い浮かべてください。

• セキュリティアナリスト: 毎日、脆弱性レポートをトリアージしています。どのパターンが誤検出なのか、影響を受ける依存関係のオーナーが誰なのかも把握済み。しかしその知識は、触れたこともないスキーマのどこにも記録されていません。
• プランニングリード: 作業アイテムのステータスが変わったとき、次に何が起きるべきかを把握しています。自動化すべき内容は、本人にとって自明。一方でフローレジストリの構文は、まったく別の話です。

フローを書くには、まずスキーマを学ぶ。この順序があるかぎり、こうした知識が自動化に変わることはありませんでした。フローを書けるのは業務を理解している人ではなく、スキーマに慣れた人だけ。つまり、業務を理解している人と、それを自動化できる人のあいだの断絶です。この断絶がソフトウェアライフサイクル全体で自動化の速度を落とし、すでにボトルネックが潜んでいる領域では影響がとりわけ大きくなります。

業務を理解している人すべてに、フロー構築を開放する

Flow Creatorは、GitLab Duo Agent Platformの基本エージェントの1つで、Agentic Chatから利用できます。エージェントを呼び出し、フローに何をさせたいかを自然言語で説明すれば、完全なフロー定義が生成されます。

たとえば、「security-triageラベルの付いた作業アイテムが作成されたら、既知の誤検出パターンと照合し、影響を受ける依存関係とそのオーナーを特定して、重大度の評価をコメントとして投稿してほしい」。この程度の説明で、トリガー、ステップ、出力先がエージェントに伝わります。

説明が最初から完璧である必要もありません。対象プロジェクトが指定されていない、ステップに人間による承認が必要かどうかが曖昧。こうした場合、エージェントは推測で進めず、構築前に確認します。誤ったプロジェクトに対して動くフローや、必要な承認を飛ばすフローが返ってくることはありません。

書き手が増えても、ガードレールは緩まない

フローを書く人が増えることと、ガードレールが緩むことはイコールではありません。すべてのフローは、複合アイデンティティのもとでスコープを絞られたサービスアカウントとして実行されます。つまり、実行した本人の権限を超える範囲には決して到達できない仕組み。このアカウントはトップレベルグループにスコープが限定されており、その範囲外のリソースにはアクセスできません。フローの作成と有効化も別扱いです。Flow Creatorにフローを説明すること自体は誰にでもできますが、有効化にはメンテナー以上のロールが必要。グループのオーナーとインスタンス管理者なら、カスタムフローを完全に無効化することもできます。

Flow Creatorの動作はこちら：

仕組み

Flow Creatorは、裏側で3つのことを行っています。

• 最新のドキュメントを参照する。 学習時に得た知識で答えるのではなく、応答のたびにフローレジストリのドキュメントを確認します。
• ルールを適用する。 これらのルールは、実際のフローで観測された失敗パターンをもとにしたもの。よくあるミスは、セッションが始まる前の段階で検出されます。
• 出力前チェックリストを実行する。 このチェックが走るのはYAMLを生成する前。登録後ではなく、早い段階で問題を見つけられます。

それぞれのルールは、現在フローが壊れる原因に対応しています。

• project_idの欠落。 フローは動くものの対象が定まらず、誤ったプロジェクトに対して実行されたり、何にも作用しなかったりします。
• 人間による承認ゲートの破綻。 承認のために停止するはずのフローが、そのまま進んでしまいます。
• sends_response_toの指定ミス。 フローは完了するものの、出力先が誰も見ていない場所になります。
• 停止指示の欠落。 タスクが完了しても、エージェントが動き続けます。

出力されるのは、組み立てが必要な断片ではなく、そのまま実行できる完全な定義です。プロジェクトから、あるいはAIカタログからフローを作成するとき、設定エディタに貼り付けてください。あとは、フローを非公開・制限付き・公開のいずれにするかを選び、起動のトリガーを追加するだけです。

最初のカスタムフローを動かす

Flow Creatorは、GitLab Duo Agent Platformの一部としてGitLab 19.3で提供されます。自動化を誰かに書いてもらうのを待つ必要は、もうありません。

フローの登録と有効化の手順は、カスタムフローのドキュメントをご覧ください。そのうえで、つくりたいフローをFlow Creatorに説明してみてください。まずはGitLab Duo Agent Platformの無料トライアルから。Freeプランなら、数ステップでサインアップできます。すでにGitLab PremiumまたはUltimateをご利用の場合は、Duo Agent Platformを有効化し、サブスクリプションに含まれるGitLabクレジットをご活用ください。