AI エージェントを、エンタープライズ規模で構築、デプロイ、監視

多くのチームは、オーケストレーションツール、モデルの API、監視サービスをつなぎ合わせているため、壊れやすく保守の難しいシステムになっています。VAST AgentEngine は、統合されたランタイム、共有のツールレジストリ、組み込みのオブザーバビリティによって、その複雑さを解消します。最初から本番環境を想定して設計されており、オートスケーリング、ID の分離、状態の永続化を自動で処理するため、開発者は基盤ではなくエージェントの振る舞いの設計に集中できます。

VAST AgentEngine は、ID にひも付いたアクセスによってデータのセキュリティを確保します。データの取得は、エージェントを使っている人の ID にひも付けられます。エージェントがデータを取得・参照するときは、基盤のストレージシステムで定義されているのと同じ権限を使います。そのため、RAG のワークフローは常に最新のアクセスポリシーに従い、ほかの AI プラットフォームで起こりうる権限のずれや、古い権限モデルのリスクをなくします。ガバナンスとオブザーバビリティが組み込まれているため、アクセスは常に透明で、監査できる状態に保たれます。

VAST AgentEngine は、従来の基盤のメトリクスにとどまらず、エージェント自身の推論の振る舞いまで含めた、包括的な AI エージェントのオブザーバビリティを提供します。エージェントのすべての操作が記録され、詳細なアクセスログ、ツールの利用メトリクス、プロンプトと応答の履歴、思考の連鎖（Chain-of-Thought）の完全なトレースが含まれます。この透明性によって、コンプライアンス報告が可能になり、デバッグが効率化され、ユーザからの信頼を築けます。また、高評価・低評価のような明示的なシグナルと、暗黙的な報酬の手がかりの両方のフィードバックループも取り込み、そのデータを動的なメモリの更新や今後のモデルの改善にすぐ活用できます。エージェント群を管理するうえで、このレベルのインサイトは、継続的な改善と本番環境での信頼性に欠かせません。

はい。VAST AgentEngine は、エージェントとツールのやり取りのためのオープン標準である Model Context Protocol (MCP) を使っているため、簡単に連携できます。プラットフォームには共有のレジストリがあり、VAST が用意したツール群と並べて独自のツールを公開できるため、エージェント群全体で使える再利用可能なコンポーネントを作れます。ツールはバージョン管理と監視が行われ、Studio の画面から検索できます。外部の API、社内のワークフロー、既存のデータパイプラインのどれに接続する場合でも、MCP ベースのアプローチによって標準化と移植性を確保できます。この構成の柔軟性によって、チームは連携を一から作り直すことなく、複雑なエージェントのワークフローを構築できます。

ほかのフレームワークとは異なり、VAST AgentEngine は、本番環境での AI エージェントのデプロイに求められる要件を満たすように作られています。Knative による Kubernetes ベースのオートスケーリング、耐久性と順序を保証する Kafka 互換のメッセージキュー、障害に強い状態保持型のスクラッチ領域など、エンタープライズ水準の機能を備えています。 VAST AI OS はイベント駆動型のワークフローを処理するため、ファイルの更新や削除といったストレージのイベントから、エージェントを直接起動できます。これにより、基盤での動きをリアルタイムの AI の操作に結び付けられます。