一般知能が Vercel でエージェントプラットフォームを構築した方法

Vercel 上の General Intelligence 8 人のチーム（エンジニア 5 名）が、1 日あたりエンジニアごとに 10 の PR と 70 以上のコミットをリリース 4,000 以上のプレビューブランチで、同時に約 100 の並列アプリバージョンが実行中 SRE 業務の 90% が Vercel と彼ら自身のエージェント（共同創設者）によって自動化されている 共同創設者は、すべての顧客に対して管理された Vercel アカウントを起動する General Intelligence は、あらゆる創業者が AI エージェントだけで会社を運営できるプラットフォームを構築しています。そのビジョンは、すべての部門がエージェントによって駆動される「1 人・10 億ドルの企業」です。 彼らのフラッグシップ製品である Cofounder は、エンジニアリング、マーケティング、SEO、財務、営業、カスタマーサポート、オペレーションをカバーする、創業者向けのフルチームのエージェントを提供します。 General Intelligence は 8 人の会社でエンジニアは 5 人です。顧客がエージェント型の会社を運営できるプラットフォームをリリースするために、彼ら自身も同じように運営する必要がありました。Cofounder の CTO エージェントを使って他のエージェント型ビジネス機能を構築したいと考えていましたが、開発者たちはすぐにそれがエージェントの問題ではなくインフラストラクチャの問題であることを学びました。 複雑なマルチテナントプラットフォームにおいて必要とされたのは、完全なプログラムによる制御です：人間が基盤となるクラウドプラットフォーム上で実行できるあらゆるアクションは、CLI または API を通じてコーディングエージェントから利用可能でなければなりません。つまり、デプロイの停止、DNS の変更、請求書の管理、設定の編集など、すべてを意味します。ほとんどのクラウドプロバイダーはこのテストに失敗したため、General Intelligence は Vercel へ移行しました。 エージェントには、エージェント向けに構築されたインフラストラクチャが必要である コーディングエージェントは並行して数十のプロセスを実行します。ログをデータとして照会し、エラーを入力として解析し、ダッシュボードのクリックをすべて欠落した API として扱います。ボトルネックは、エージェントがコードを書ける速度ではなく、実際に到達可能なクラウドの規模へと移行します。 ほとんどのクラウドは、そのようなパターンに適応していません。それらは人間の開発者向けに構築されています：クリックするためのダッシュボード、読むためのコンソール、一部の操作をカバーするが他の操作では中途半端な API です。エージェントが開発をエンドツーエンドで実行しようとするほど、これらのギャップは積み重なっていきます。 General Intelligence は当初 Render でホスティングしていました。初期の製品には機能しましたが、フルスタックのプレビュー環境のプロビジョニングは初日から苦痛を伴うものでした。 彼らが Cofounder の CTO エージェントの構築を開始したとき、その痛みが障害となりました。プラットフォームはコードを通じてエンドツーエンドで到達可能である必要があり、Render の Python サポートはエージェントが必要とするものを追いつくことができませんでした。 「エージェントに 5% の作業を任せるベンダーもあれば、50% を任せるベンダーもあります」と Pignanelli は説明しました。「私たちは、エージェントが 100% の作業を行えるプラットフォームが必要でした。」彼らはその基準に対してベンダーを評価し、Vercel への移行を選択しました。 エンジニア 5 人がどのようにして 100 人のように出荷するか Vercel への移行は、General Intelligence がソフトウェアを構築する方法を変え、エンジニアたちはもはやローカル環境で開発を行っていません。共同創設者の CTO エージェントが行うすべての変更は、直接 Git ブランチにプッシュされ、プレビュー環境が起動し、ライブ URL 上のブラウザエージェントによってエンドツーエンドでテストされます。 General Intelligence では現在、4,000 本以上のブランチが進行中です。作業日の任意の時点で、約 100 バージョンのアプリケーションが Vercel で稼働しており、それぞれが独自のプレビュー環境上で、コーディングエージェントまたはブラウザエージェントによって操作されています。今年初め、Fluid compute は前月比で 6.5 倍成長しましたが、その大部分は内部エンジニアリング作業であり、Cofounder 内でビジネスエージェントを構築するコーディングエージェントによるものでした。 今日、エンジニアたちは、1 ヶ月あたりエンジニアごとに 5,000 ドルのトークン予算の中で、平均して 1 日あたり 10 の PR（プルリクエスト）をリリースしており、各 PR には 70 以上のコミットが含まれています。 Cofounder の Python バックエンドの Vercel への移行 General Intelligence は Python バックエンドを実行しており、複雑なフルスタックアプリケーションを Vercel に移行した最初のチームの一つです。彼らは意図的にこの移行を行いました。なぜなら、エージェントがフロントエンドだけでなく、スタック全体にわたるデプロイ、設定、コンピューティングを駆動する必要があったからです。 1 つのプラットフォームに統一することで、チームとエージェントのための管理対象範囲（サーフェスエリア）は、1 つの CLI、1 つの API、そして 1 つの観測性層（observability layer）に縮小されました。何かが壊れた場合、エージェントと開発者は、すべての状況を 1 か所で把握することができます。 Vercel 上で Cofounder をマルチテナントアプリとして実行する Cofounder で創業者が会社を立ち上げると、単なるエージェントのセットだけでなく、実際に GitHub リポジトリと管理された Vercel デプロイメントが提供されます。これらは Vercel for Platforms を通じて自動的にプロビジョニングされます。各会社には独自ドメインも付与され、SSL と DNS の管理は自動で行われます。 顧客企業の内部にあるエンジニアリングエージェントは、Cofounder の CTO であり、General Intelligence が社内で使用するのと同じ製品です。このエージェントは同じワークフローを実行します：ブランチの作成、プレビュー環境の構築、ライブ URL をテストするブラウザベースのエージェントによる検証などです。 次に何をするか General Intelligence は、顧客に提供するのと同じ製品を使って自社を継続的に構築していきます。新しい部署やエージェントを追加していく際、Pignanelli 氏は Vercel によってクラウド基盤の設定に時間を割くのではなく、顧客に集中できると述べています。 General Intelligence は、初のフルスタック型エージェント会社プラットフォームである Cofounder を構築中です。 続きを読む

一般知能が Vercel でエージェントプラットフォームを構築した方法

背景や根拠まで確認しますか？

関連記事

調べる

選ぶ

サイト