ソフトウェア開発は、静的なコードから、開発者とAIがリアルタイムで共同作成するライブシステムをオーケストレーションするものへと進化しています。Agent Runtimeキャンバス拡張機能によってデモンストレーションされたGitHub Copilot App Canvasは、ソフトウェア構築におけるこのシフトを促進します。Canvasはエンドユーザー向けではなく、開発者とAIが実行中のソフトウェアを観察し、形成するためのものです。これは、人間とAIエージェントがライブシステムのモデルと対話するための共有サーフェスとして機能します。Agent Runtimeキャンバスは、設計および進化中のマルチエージェントシステムに対して、オブザーバビリティと制御を提供します。これは、人間とAIエージェントが同時に編集できる単一のSystemModelを視覚化します。このキャンバスは、要件、アクティブなエージェント、タスクフロー、中間成果物、検証結果、ライブシステムの状態、および変更タイムラインを表示します。これらのパネルは、開発オブザーバビリティを目的としており、エンドユーザーのプロダクションインターフェイスを対象としていません。AIエージェントは、分解、実行、検証、設計の更新、状態の追跡という5つの特定の操作を呼び出すことによってシステムと対話します。人間の制御とこれらのAI操作は同じ共有ストアを通過し、統一された対話モデルを作成します。デモのコアはSystemStoreであり、すべてのミューテーションを接続されているすべてのパネルにブロードキャストし、単一の真実のソースを保証します。人間の制御とAI操作は同じ基盤となるストアメソッドにマッピングされるため、人間もAIも特権を持ちません。システムの実行はタスクグラフを視覚的に進め、各タスクのライフサイクルとそのアクティブなエージェントを表示します。依存関係が失敗した場合、下流のタスクがブロックとしてマークされるなど、障害の伝播もオブザーバブルです。検証はファーストクラスの機能であり、テストは静的コードではなくライブシステムモデルのプロパティをアサートします。これにより、分解、実行、検証、再設計、再検証の継続的で視覚的なフィードバックループが作成されます。デモを実行するには、キャンバスサポート付きのGitHub Copilot CLIと、提供されたリポジトリのクローンが必要です。拡張機能はローカルワークスペースから自動検出され、Copilotに特定の要件でAgent Runtimeキャンバスを開くように依頼することで開始できます。Canvasの主なユースケースは、デバッグが非常に困難なことで知られるエージェンティックシステムにおけるオブザーバビリティです。Canvasは、プロダクションUIが通常隠している中間状態、調整順序、および障害の連鎖を表面化します。これにより、チームがエージェントツールを採用するにつれて、AIアクションを理解し、指示するための重要なツールとしてCanvasが再定義されます。デモのアーキテクチャは、共有されたバージョン管理されたストアを備えており、マルチユーザーコラボレーションをサポートしており、将来の開発のためのオープンな研究課題を提示しています。