誰でもエージェントを構築できるが、実行にはプラットフォームが必要

プロトタイピングは民主化されたが、本番デプロイはそうではない。 AIモデルによってコードとエージェント生成が一般化し、誰もが数分で高度なソフトウェアを構築できるようになった。朝のコーヒーが冷めないうちに、Claudeは完全に機能するエージェントの土台を作成できる。しかし、その同じAIは、システムが月500ドルで効率的に稼働できる場合でも、喜んで月5,000ドルのDevOps環境を設計してしまう。 誰もが内部ツールやエージェントを構築できる世界では、自社開発か購入かの採算計算が根本的に変わった。競争優位性は、構築できるかどうかではなくなった。それは、ビジネスの現実的な問題を解決するAIの迅速な反復と、さらに重要なことに、それらのシステムを大規模に確実に運用することから生まれる。 そのためには、企業は外部の製品インフラと同様に堅牢な内部AIスタックが必要だ。それがまさにVercelのエージェントオーケストレーションプラットフォームが提供するものである。 自社開発か購入かのROIが根本的に変わった 何十年もの間、カスタム内部ツールの経済合理性は大規模企業でのみ成立した。初期のエンジニアリング投資は高額だったが、真のコストは高いSLAと測定可能なROIを伴う長期的な運用だった。他のすべての企業にとっては、既製ソフトウェアの購入が現実的な選択肢だった。 AIはこの計算を根本的に変えた。あらゆる規模の企業が今や迅速にエージェントを作成できるようになり、カスタマイズが専門的なワークフローに即座にROIをもたらす： OpenAIは分析を民主化するため内部データエージェントをデプロイした Vercelのリード選定エージェントは1人のSDRが10人分の業務を可能にする（テンプレートはこちら） Stripeは顧客向け財務影響計算機を構築した（飛行機の中で！） 今日、問いは自社開発か購入かではない。答えは「構築し、運用する」ことだ。内部システムとベンダーを分離する代わりに、企業はエージェントワークロードの独自の要求に対応できる単一プラットフォームを必要としている。 あらゆる企業に内部AIスタックが必要だ 内部アプリとエージェントのユースケースは爆発的に増えているが、問題がある：本番運用は依然として難しい。 Vibe codingは史上最大のシャドーIT問題の一つを生み出し、本番運用を理解するには、セキュリティ、オブザーバビリティ、信頼性、コスト最適化に関する専門知識が必要だ。構築が容易になる一方で、これらのスキルは依然として希少である。 エージェントにとっての究極の課題は、それらを構築することではなく、それらが稼働するプラットフォームである。 プラットフォームが製品だ：当社のデータエージェントがVercel上でどのように稼働するか OpenAIと同様に、私たちはd0という独自の内部データエージェントを構築した（OSSテンプレートはこちら）。その中核はtext-to-SQLエンジンであり、これは新しい概念ではない。それを成功した製品にしたのは、その下にあるプラットフォームだった。 Vercelの組み込みプリミティブとデプロイメントインフラを使用して、一人の担当者が20%の時間を数週間かけてd0を構築した。 これが可能だったのは、Sandboxes、Fluid compute、AI Gatewayが、通常なら数ヶ月のエンジニアリング努力を要する運用の複雑さを自動的に処理したからだ。 今日、d0は以前は専門アナリストに限定されていたデータアクセスを完全に民主化した。エンジニア、マーケター、経営陣全員が自然言語で質問し、データウェアハウスから即座に正確な回答を得られる。 仕組みは以下の通り： ユーザーがSlackで質問する：「前四半期のエンタープライズARRはいくらでしたか？」 d0はメッセージを受信し、ユーザーの権限に基づいて適切なデータアクセスレベルを決定し、エージェントワークフローを開始する。 エージェントはセマンティックレイヤーを探索する：このセマンティックレイヤーは、データウェアハウス、メトリクス、製品、運用を記述するYAMLベースの設定ファイル5層からなるファイルシステムである。 AI SDKがモデル呼び出しを処理する：ストリーミング応答、ツール使用、構造化出力はすべてそのまま動作する。私たちはカスタムのLLM基盤を構築せず、あらゆるVercel開発者が利用できる同じ抽象化を使用した。 エージェントのステップは耐久性を持ってオーケストレーションされる：ステップが失敗した場合（Snowflakeタイムアウト、モデルの不具合）、Vercel Workflowsが自動的に再試行と状態回復を処理する。 自動化されたアクションは分離して実行される：ファイル探索、SQL生成、クエリ実行はすべて安全なVercel Sandbox内で行われる。暴走した操作は外部に出られず、エージェントは高度な分析のために任意のPythonコードを実行できる。 複数のモデルを使用してコストと精度のバランスを取る：AI Gatewayは、単純なリクエストを高速なモデルに、複雑な分析をClaude Opusにルーティングし、すべて一つのコードベースで行う。 回答がSlackに届く：フォーマットされた結果（多くの場合、チャートやGoogle Sheetリンク付き）が、AI SDK Chatbotプリミティブを使用してSlackに返送される。 Vercelはエージェントのためのプラットフォームである Vercelは、内部向けと顧客向けの両方のエージェントワークロードのために特別に構築されたインフラプリミティブを提供する。あなたがエージェントを構築し、Vercelがそれを実行する。そしてそれはそのまま動作する。 自社のエージェントオーケストレーションプラットフォームを使用することで、私たちは増え続けるカスタムエージェントを構築・管理できるようになった。 内部的に、私たちは以下を実行している： リード選定エージェント 分析エージェントであるd0 カスタマーサポートエージェント（初期質問の87%を処理） リスクのあるコンテンツにフラグを立てる不正利用検出エージェント Slackスレッドを下書きブログ記事に変えるコンテンツエージェント 製品側では： v0はコード生成エージェントであり、 Vercel Agentはプルリクエストをレビューし、インシデントを分析し、アクションを推奨する。 両製品は、内部ツールと同じプリミティブ上で稼働する。 Sandboxesは、エージェントに機密性の高い自律アクションを実行するための安全で分離された環境を提供する。これはコアシステムを保護するために重要だ。エージェントがテストされていないコードを生成・実行したり、プロンプトインジェクション攻撃に直面したりした場合、Sandboxesは損害を分離されたLinux VM内に封じ込める。エージェントが情報発見のためにファイルシステムアクセスを必要とする場合、Sandboxesは適切なリソースへの安全なアクセス権を持つVMを動的にマウントできる。 Fluid computeは、エージェントが生み出す予測不可能で長時間実行されるコンピュートパターンを自動的に処理する。エージェントがテキストを処理しているときはコンピュートを無視しやすいが、使用量が拡大し、ファイル、画像、ビデオのためのデータ集約的なワークロードを追加すると、コストはすぐに問題になる。Fluid computeは需要に基づいて自動的にスケールアップ・ダウンし、コンピュート時間に対してのみ課金されるため、コストを低く予測可能に保つ。 AI Gatewayは、組み込みの予算管理、使用状況監視、プロバイダー間の負荷分散を備えた、数百のモデルへの統一されたアクセスを提供する。これはベンダーロックインを回避し、最新モデルに即座にアクセスするために重要だ。エージェントが異なる種類のクエリを処理する必要がある場合、AI Gatewayは単純なリクエストを高速で安価なモデルにルーティングしながら、複雑な分析をより高性能なモデルに送信できる。主要プロバイダーがレート制限に達したりダウンしたりした場合、トラフィックは自動的にバックアッププロバイダーにフェイルオーバーする。 Workflowsは、エージェントに複雑で多段階の操作を確実に実行する能力を与える。エージェントが重要なビジネスプロセスに使用される場合、失敗はコストがかかる。耐久性のあるオーケストレーションは、各ステップで再試行ロジックとエラー処理を提供するため、中断が手動介入や操作全体の再起動を必要としない。 Observabilityは、基本的なシステムメトリクスを超えて、エージェントが実際に何をしているかを明らかにする。このデータは、予期しない動作のデバッグやエージェントパフォーマンスの最適化に不可欠だ。エージェントが予期しない決定を下したり、予想より多くのトークンを消費したり、パフォーマンスが低下したりした場合、オブザーバビリティは正確なプロンプト、モデル応答、決定パスを示し、特定のモデル呼び出しやデータソースまで問題を追跡できるようにする。 あなたのエージェントを構築し、Vercelがそれを実行する 将来、すべての企業が自社版のd0を構築するだろう。そして自社の内部コードレビューエージェントを。そして自社のカスタマーサポートルーティングエージェントを。そして何百もの他の専門ツールを。 これらのエージェントの成功は、それらを実行するプラットフォームに依存する。今すぐ内部AIスタックに投資する企業は、より速く動けるだけでなく、その優位性が時間とともに複利で増大するため、はるかに高いROIを実現するだろう。

誰でもエージェントを構築できるが、実行にはプラットフォームが必要

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