LaunchDarklyで働くAIエージェント
Monmoのエージェントは、監査ログまで読むリリース担当のようにLaunchDarklyで働きます。何か月も前に消すべきだったフラグを見つけ、割合によるロールアウトを段階ごとに計画し、だれがいつフラグを変えたかを伝え、実験の結果をわかりやすく説明します。接続したアクセストークンで動き、フラグの切り替え、ターゲティングの編集、アーカイブの前には承認を求めます。
更新日：2026-11-13 · 無料で始められます。有料プランは月額15ドルから。
LaunchDarklyでエージェントができること
古いフラグを見つけて消す
30日以上launchedかinactiveのままのフラグを一覧にし、GitHubでコード上の参照を確かめ、フラグごとにコードから取り除くプルリクエストを下書きします。マージとアーカイブはどちらも事前に確認します。
頼み方本番で30日間ひとつのバリエーションしか返していないフラグを探して、上位5件の削除用プルリクエストを出して。
だれがなぜフラグを変えたかを伝える
昨日なぜ新しい決済画面が全員に出たのかを尋ねると、そのフラグの監査ログを読み、変更内容、変えた人、添えられたコメント、対象の環境を突き止めます。
頼み方昨日本番でnew-checkoutのフラグを変えたのはだれ？何がどう変わって、コメントはあった？
割合によるロールアウトを計画する
5、25、50、100パーセントといった段階の計画を、各段階のあいだに確かめるDatadogのエラー率と一緒に書きます。段階ごとに別のカードになるので、数字を見てから進められます。
頼み方search-v2のフラグを1週間かけて100パーセントまで広げる計画を立てて。段階ごとにエラー率を確認して。
環境ごとのターゲティングを比べる
フラグのルール、個別のターゲット、セグメント、既定のバリエーションをステージングと本番で並べ、ステージングで試す人が驚きそうな違いを指摘します。
頼み方pricing-pageのフラグをステージングと本番で比べて、動きが違う点を教えて。
緊急停止をすばやく行う
障害のときにフラグを止めるよう頼むと、環境と影響を書いた1枚のカードで変更を用意します。画面を探し回らずに、数秒で承認できます。
頼み方新しいおすすめ表示がエラーを起こしている。本番でそのフラグをすぐ止める準備をして。
実験の結果を説明する
終わった実験について、バリエーションごとの指標の結果を読み、結果の確かさと標本の大きさを確かめて、短いまとめを書きます。どれを採用するかはあなたが決めます。
頼み方onboarding-copyの実験をわかりやすくまとめて。差は本物？それとも判断にはまだ早い？
フラグに説明を付けておく
説明、メンテナー、タグのないフラグを探し、コードと、そのフラグを入れたJiraの課題から目的を1行ずつ下書きして、編集案をまとめて提案します。
頼み方説明かメンテナーのないフラグを一覧にして、コードと元のJiraの課題から両方を下書きして。
接続のしくみ
- 1LaunchDarklyでアクセストークンを作り、一度接続します。レポートや監査にはReaderのロールで足ります。変更を任せるなら、Writerか、選んだプロジェクトと環境だけに絞ったカスタムロールが必要です。
- 2LaunchDarklyを渡すのは開発担当のエージェントです。プロダクトやデータの担当は、同じ接続で実験の結果を読めます。ほかの担当には不要です。
- 3フラグ、監査ログ、実験結果の読み取りに承認は要りません。フラグの切り替え、ターゲティングや割合の編集、セグメントの変更、アーカイブは事前に確認します。本番に承認の手順を設けている場合、エージェントの依頼もその手順を通ります。
よくある質問
AIエージェントにLaunchDarklyのフラグを変えてもらえますか？
承認した変更を1つずつなら任せられます。MonmoのAIエージェントは、切り替え、新しいターゲティングのルール、ロールアウトの次の段階を用意し、フラグ、環境、影響をカードで示します。許可すると、LaunchDarklyとの連携で変更し、連携でできない操作は自分のブラウザーで進めます。
古いフィーチャーフラグの整理に役立ちますか？
フラグの整理で手間がかかるのは、コードを探すところです。エージェントは何週間もひとつのバリエーションしか返していないフラグを一覧にし、GitHubで参照を探し、フラグごとに削除のプルリクエストを下書きし、マージのあとでフラグをアーカイブします。マージもアーカイブも承認を待ちます。
LaunchDarklyのトークンを渡しても安全ですか？
必要な最小限だけを渡してください。監査、レポート、実験のまとめにはReaderのトークンで足ります。変更まで任せるなら、関係するプロジェクトと環境に絞ったカスタムロールを使いましょう。どの変更もあなたの承認を待ち、トークンはいつでも取り消せます。
段階的なロールアウトを任せられますか？
段階の計画を立て、あなたが許可するたびに1段ずつ進めます。段階のあいだには、Datadogのエラー率やAmplitudeのコンバージョンなど、選んだ指標を確かめて、保たれているかを伝えます。おかしな点があれば、次に進む代わりに一時停止か巻き戻しを勧めます。