AI開発を変える新プログラミング言語「Weft」とは

最近、AIを組み込んだシステムを設計していて、ふと強烈な徒労感に襲われることはないだろうか。LLMにデータを渡し、その結果をパースし、必要に応じて人間の承認フローを挟み、後続のAPIを叩く。実現したいワークフローは至極シンプルなはずなのに、実際に書いているコードの大半は泥臭い「配管工事（Plumbing）」に費やされている。

Webhookのエンドポイントを作り、データベースに一時状態を保存し、ポーリングのロジックを書き、タイムアウトの例外処理に頭を悩ませる。我々はAIという最先端の頭脳をシステムに組み込んでいるはずが、実態は分散システムの状態管理という古めかしいパズルを解かされているに過ぎない。

そんな現状に対する強烈なアンチテーゼとして登場したのが、「AIシステムのためのプログラミング言語」を標榜するオープンソースプロジェクト『Weft』だ。

「人間」をファーストクラスで扱う言語

Weftの公式ドキュメントに記された「2026年、ソフトウェアはLLMを呼び出し、データベースを立ち上げ、人間を待ち、エージェントを調整する。それらのプリミティブ（基本要素）はどこにあるのか？」という一文は、現代の開発者が抱えるフラストレーションの核心を見事に突いている。

Weftの最大の発明は、LLMや外部APIと同列に「人間」を言語のプリミティブとして扱っている点だ。

通常、自律型AIのプロセスに人間の確認や承認（Human-in-the-loop）を挟み込もうとすると、システムの複雑度は跳ね上がる。非同期処理の口を用意し、数時間から数日に及ぶ人間の応答を待つために、プロセスの状態を一度データベースに退避させなければならないからだ。

Weftはこれを、単一のノードとして極めてシンプルに記述させる。裏側ではクラウドネイティブ界隈で注目を集める永続的実行エンジン「Restate」が動いており、プログラムのクラッシュや再起動を越えて状態を透過的に復元する。これにより、開発者から見れば「3秒で終わるAPIコール」も「3日かかる人間の承認」も、全く同じコードの抽象度で扱うことができるのだ。煩雑な状態管理やポーリングの実装は、もはや必要ない。

コードとグラフの境界を溶かす

現在のAIシステム開発は、大きく二つのアプローチに分断されている。一つはLangChainに代表されるライブラリ群を使ったコーディング、もう一つはDifyなどのGUIを用いたノードベースのローコード開発だ。Weftは、この二項対立に終止符を打とうとしている。

Weftには「Two native views」という強力な思想がある。テキストベースのコードと、視覚的なノードグラフが完全に同期しており、どちらを編集してもリアルタイムにもう一方が更新される。AIビルダー向けの密度の高いコード記述と、非エンジニアや運用担当者が全体像を把握するためのビジュアル表現が、一切の妥協なく統合されている。

さらに、100のノードを持つ複雑なシステムであっても、任意のノード群を1つのノードとして再帰的に折りたたむ（Recursively foldable）ことが可能だ。Rustで書かれたコンパイラがジェネリクスやユニオン型を厳密にチェックするため、ノード同士の型不一致や接続漏れは、プログラムが走る前にコンパイルエラーとして弾かれる。GUIツールの弱点だった「巨大化した際のスケーラビリティと保守性の欠如」を、言語の型システムが見事にカバーしている。

次世代アーキテクチャの基盤として

公開からわずか2ヶ月余り、Weftはまだ若いプロジェクトだ。組み込みのノードカタログ（LLM、Discord、Postgres、Web検索など）も意図的に小さく保たれており、作者自身も「本番環境用ではなく、基盤として評価してほしい」と述べている。長期的には、言語自身の機能を使ってカスタムノードを動的に生成する未来を描いているという。

しかし、既存の言語の枠組みの上で継ぎ接ぎのライブラリを作るのではなく、「AI時代のインフラ要件に合わせてプログラミング言語自体を再定義する」というアプローチは、非常に理にかなっている。

我々はそろそろ、AIを繋ぐための不毛な配管工事から卒業すべきだ。Weftが提示するパラダイムは、AIシステム開発の未来の形を確かに予感させる。

参考リポジトリ: WeaveMindAI/weft

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