Diagrid、Catalyst 2.0 で AI エージェントの再開と改ざん検知
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The New Stack AI
Diagrid は既存の AI エージェントフレームワークに耐障害性と検証可能性を提供する Catalyst 2.0 を発表し、中断されたエージェントが失敗した箇所から再開できる仕組みを構築した。
AI深層分析を開く2026年8月4日 00:20
AI深層分析
キーポイント
既存フレームワークへの統合型レイヤー
Catalyst は新たなエージェントフレームワークの導入ではなく、LangGraph や Microsoft Agent Framework など既存の主要フレームワークの下層に動作する実行・検証レイヤーとして機能する。
個別ステップ単位での再開機能
100 回のツール呼び出しのうち 99 回目で失敗した場合でも、全体を最初からやり直すのではなく、失敗した直前のステップから実行を再開できる仕組みを提供する。
Dapr を基盤とした分散実行ランタイム
Microsoft で開発されたオープンソースの Distributed Application Runtime (Dapr) とそのワークフローエンジンに基づいて構築され、エージェントの実行ループをインターセプトして作業を登録する。
多様なフレームワークへの対応
LangGraph の他にも AWS Strands や OpenAI Agents SDK など 10 以上のフレームワークで同様の実行モデルを提供し、各フレームワークごとの個別回復ロジック構築を不要にする。
フレームワーク横断の実行モデルと個別の回復ロジック不要
Catalyst は10以上のフレームワークで同じ実行モデルを提供し、個々のモデルやツール呼び出しにも拡張する。これにより開発者は各フレームワークごとに別々の回復ロジックを構築する必要がなくなる。
重要な引用
"If the agent gets a prompt and it chooses to run 100 tools for the job and it fails at the 99th, it really needs to start back up from 99"
"We hooked into their agent runner lifecycle, and we're essentially able to take the agentic steps that are being executed in real time and register them as workflow steps for our workflow engine in Catalyst"
"We keep like a ledger, like a diary. We log the input, we log the output, we log which systems we talk to."
"If somebody were to modify, remove, or reorder a stored event, that verification chain breaks."
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編集コメント
既存のフレームワーク生態系を破壊するのではなく、その下層で補完するアプローチは、開発者の導入障壁を下げる現実的な戦略と言える。特に大規模なツール呼び出し処理における「部分再開」機能は、実運用環境での信頼性確保に直結する重要な要素である。
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AI エージェントはデモでは見事な成果を見せながら、本番環境では失敗することもあります。Diagrid の Catalyst 2.0 は、こうしたリスクの高い業務においてエージェントの耐性を高め、その行動が改ざんされていないことを証明する仕組みを提供します。
Catalyst 2.0 の発表に伴い、Diagrid は LangGraph、Microsoft Agent Framework、Google の Agent Development Kit、OpenAI Agents SDK など、主要なフレームワークで構築されたエージェントに、堅牢な実行と証明のレイヤーを追加しました。
同社が強調するのは、開発者に新たなエージェントフレームワークを採用させることではありません。Catalyst は既存のフレームワークの下層で動作し、モデル呼び出しやツール呼び出し、ハンドオフを、耐性のあるワークフローのステップへと変換します。これにより、中断された際にもエージェントは最後の完了ステップから再開でき、最初からやり直す必要がなくなります。
「エージェントがプロンプトを受け取り、100 個のツールを実行する必要があると判断して実行した結果、99 番目で失敗した場合、99 番目から再起動する必要があります」と、Diagrid の共同創設者兼 CTO のヤロン・シュナイダー氏は The New Stack に語っています。
ツール呼び出し 99 から再開する仕組み
Catalyst は、Microsoft で Diagrid チームが構築に携わったオープンソースの Distributed Application Runtime（Dapr）と、その内蔵ワークフローエンジンに基づいて構築されています。各サポート対象のエージェントフレームワークに対して、Diagrid は実行ループをインターセプトし、その操作をワークフローアクティビティとして登録するランナーを提供します。
「彼らのエージェントランナーのライフサイクルに接続し、リアルタイムで実行されているエージェントステップをキャプチャして、Catalyst のワークフローエンジンにおけるワークフローステップとして登録することが可能になりました」とシュナイダー氏は語ります。
imageCredit: Diagrid
例えば LangGraph アプリケーションでは、開発者は通常通りグラフをコンパイルし、それを Diagrid の DaprWorkflowGraphRunner に渡します。Catalyst はモデルやツールの呼び出しにおける入力と出力を記録します。Dapr のワークフローランタイムはクラッシュ後にオーケストレーションを再生成できますが、完了したアクティビティについては再度実行するのではなく、保存された結果を返却します。
LangGraph ユーザーにとって、これは永続的な実行の最初の事例ではありません。LangGraph 自体の永続化レイヤーはスーパーステップ境界で状態を保存し、最後の成功したステップからの再開をサポートしています。また、Agent Server も永続的なタスクキューとチェックポイントを提供しています。
Diagrid の主張は、Catalyst が 10 以上のフレームワークにわたって同じ実行モデルを提供し、個々のモデルやツールの呼び出しにもそれを拡張する点にあります。これにより、開発者は各フレームワークごとに個別の回復ロジックを構築する必要がなくなります。
Schneider 氏によると、LangGraph は「疑いようもなく、間違いなく」Diagrid の顧客間で最も一般的なフレームワークです。AWS Strands や Microsoft Agent Framework も利用されています。残りのサポート対象フレームワークはニッチな領域にありますが、サポートの負担が小さく、Diagrid として対応する価値があると彼は述べています。
ランの実行記録
Catalyst 2.0 のもう一つの側面、それは多くのエンタープライズユーザーにとって極めて重要となる可能性があります。今回のアップデートにより、このツールは Dapr 1.18 で導入されたワークフロー履歴の署名機能を、サポート対象のエージェントフレームワークにも持ち込みました。
「私たちは台帳や日記のようにデータを保持しています」と Schneider 氏は説明します。「入力も出力も、どのシステムと通信したかもすべてログに記録します。」
彼はこの結果を不変の保存領域（immutable store）と表現しますが、Catalyst が任意のデータベースをブロックチェーンに変換するわけではないことも付け加えています。これは後から改ざんされた痕跡が明らかになるような、署名付きの履歴を作成する仕組みです。
Dapr は、ワークフロー履歴イベントのバッチに対して SHA-256 ダイジェストを計算し、各ダイジェストを前の署名とリンクさせます。そして、その結果を Dapr サイドカーの Secure Production Identity Framework for Everyone (SPIFFE) 識別子で署名します。これらの署名と証明書はワークフロー履歴と一緒に保存され、ワークフロー状態を読み込むたびにチェーンが検証されます。もし誰かが保存されたイベントを変更、削除、あるいは順序を入れ替えた場合、この検証チェーンは破綻します。
Schneider 氏によると、Catalyst の顧客は独自の証明書を使用し、暗号化された履歴を保持できます。これにより、Catalyst を実行していない場合でも、履歴を検査することが可能になります。プラットフォームでは顧客が選択したデータベースを利用でき、ハッシュチェーンが改ざん証拠を提供します。
コンプライアンス問題の一端として、Diagrid はこの改ざん防止記録が金融サービスや医療、その他の規制産業において有用であると位置付けています。CEO の Mark Fussell 氏は、同社が接触した一部の金融関係者から、検証可能な記録の欠如が機密性の高いワークフローにおけるエージェント導入の障壁となっているとの声を聞いていると語っています。
欧州連合（EU）の AI 法も、Diagrid が今この主張を行う理由の一つです。AI 法の第 12 条では、高リスク AI システムに対して自動イベントログ記録機能のサポートを義務付けており、オペレーターがその行動を追跡し、リスクを特定し、展開されたシステムを監視できるようにしています。署名付きの実行履歴は、この要件への対応に役立ちます。
Fussell 氏によると、Catalyst は企業がクラウドプロバイダーから既に利用しているエージェントサービスと併行して稼働することを意図しています。チームは、回復機能や署名付きワークフロー履歴の管理に Catalyst を活用しつつも、既存のプロバイダーが提供するアイデンティティ管理、評価システム、観測（オバザビリティ）システムの維持を続けることが可能です。
Catalyst は Diagrid がホストするサービスとして稼働させることも、顧客環境内での導入、さらにエアギャップされたデプロイを含むあらゆる環境での運用もサポートします。
Diagrid は今回の新リリースにおける価格設定については明かしていません。
本記事「Diagrid gives failed AI agents a way to resume」は、The New Stack に掲載されました。
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AI agents can impress in a demo and still fumble in production. Diagrid’s Catalyst 2.0 aims to make them more resilient — and their actions tamper-evident — for high-stakes work.
With the launch of Catalyst 2.0, Diagrid on Tuesday has added a durable execution and attestation layer to agents built with LangGraph, Microsoft Agent Framework, Google’s Agent Development Kit, OpenAI Agents SDK, and other popular frameworks.
The point here, the company notes, isn’t to get developers to adopt yet another agent framework. Instead, Catalyst runs underneath the existing frameworks and turns the agent’s model calls, tool calls, and handoffs into steps in a durable workflow. Diagrid says this allows an agent to resume from its last completed step when it’s interrupted, without having to repeat the entire run from step one.
“If the agent gets a prompt and it chooses to run 100 tools for the job and it fails at the 99th, it really needs to start back up from 99,” Diagrid co-founder and CTO Yaron Schneider tells The New Stack.
Picking back up at tool call 99
Catalyst is built on the open source Distributed Application Runtime (Dapr), which the Diagrid team helped build at Microsoft, and its built-in workflow engine. For each supported agent framework, Diagrid provides a runner that intercepts the framework’s execution loop and registers its operations as workflow activities.
“We hooked into their agent runner lifecycle, and we’re essentially able to take the agentic steps that are being executed in real time and register them as workflow steps for our workflow engine in Catalyst,” Schneider says.
imageCredit: Diagrid
In a LangGraph application, for example, a developer compiles the graph as usual and passes it to Diagrid’s DaprWorkflowGraphRunner. Catalyst records the inputs and outputs of the model and tool calls. Dapr’s workflow runtime can then replay the orchestration after a crash, while returning the stored results of completed activities instead of executing them again.
It’s worth noting that for LangGraph users, this isn’t the first form of durable execution. LangGraph’s own persistence layer saves state at superstep boundaries and supports resuming from the last successful step. Its Agent Server also provides a durable task queue and persistent checkpoints.
Diagrid’s argument is that Catalyst provides the same execution model across more than 10 frameworks and extends it to individual model and tool calls, without requiring developers to build separate recovery logic for each framework. Schneider says LangGraph is “without a doubt, hands down” the most common framework among Diagrid’s customers, with AWS Strands and Microsoft Agent Framework also showing up. All the other supported frameworks, he says, are in the long tail but easy enough to support that it makes sense for Diagrid.
A signed record of the run
There is a second part to Catalyst 2.0, though, which may be just as important for many enterprise users. With this update, the tool now brings the workflow-history signing features introduced in Dapr 1.18 to the supported agent frameworks.
“We keep like a ledger, like a diary,” Schneider says. “We log the input, we log the output, we log which systems we talk to.”
He describes the result as an immutable store but also notes that Catalyst doesn’t turn an arbitrary database into a blockchain. It creates a signed history that should reveal later modification.
Dapr computes a SHA-256 digest over batches of workflow-history events, links each digest to the previous signature, and signs the result with the Dapr sidecar’s Secure Production Identity Framework for Everyone (SPIFFE) identity. It stores these signatures and certificates alongside the workflow history and verifies the chain whenever it loads the workflow state. If somebody were to modify, remove, or reorder a stored event, that verification chain breaks.
Schneider says Catalyst customers can use their own certificates and retain the encrypted history so it can be inspected even if they are no longer running Catalyst. The platform can use a customer-selected database, while the hash chain supplies the tamper evidence.
One part of the compliance problem
Diagrid is positioning that tamperproof record as useful for financial services, health care, and other regulated industries. CEO Mark Fussell says some of the financial executives the company has talked to see the lack of a verifiable record as a blocker for deploying agents in sensitive workflows.
The European Union’s AI Act is another reason Diagrid is making this argument now. Article 12 of the AI Act requires high-risk AI systems to support automatic event logging so operators can trace their behavior, identify risks, and monitor deployed systems, and a signed execution history could help with that requirement.
Fussell says Catalyst is meant to run alongside the agent services enterprises already use from the cloud providers. Teams can keep a provider’s identity, evaluation, and observability systems while using Catalyst for recovery and signed workflow history. Catalyst can run as a Diagrid-hosted service or in a customer’s environment, including air-gapped deployments.
Diagrid didn’t disclose pricing for the new release.
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