LaunchDarklyは、ソフトウェアチームに本番環境でのAIエージェントに対するリアルタイムコントロールを提供する新しいソリューション「AgentControl」を発表しました。AgentControlにより、チームはアプリケーションを再デプロイすることなく、実行時にエージェントの動作を変更できます。
AIエージェントが本番環境に移行するにつれて、エンジニアリングチームは構成、品質、実行時の動作を管理するための新しい方法が必要になります。従来のコードとは異なり、エージェントの動作はモデル、プロンプト、本番環境のコンテキストによって異なる可能性があり、アプリケーションコード自体は変わらない場合でも変動します。
デプロイ後、エージェント構成はチームとフレームワークにまたがることになり、ガバナンス、バージョン管理、リリースコントロールの共有基準が必要になります。本番環境の状態が変わった場合、チームは迅速に介入できる能力も必要です。
AgentControlはそのギャップを埋めるために構築されました。可視性をライフサイクルツールから分離するのではなく、AgentControlは実行時の介入と、チームがエージェントを確実に実行するために必要な運用機能を組み合わせています：チームとフレームワーク全体でのエージェント動作の構成、本番環境トラフィックに到達する前の品質のベンチマーク、制御されたロールアウトによるアップデートの導入、トレースレベルの可視性によるパフォーマンス監視、本番データに基づく動作の改善。これらはすべて再デプロイなしで実現できます。
このレベルの制御には、異なる速度のオーダーが必要です。LaunchDarklyを使用すると、構成の変更は200ミリ秒以下で伝播し、エージェントの動作を変更したり、別のモデルへのルーティング、または会話のターン内でフォールバックをトリガーし、顧客が悪いレスポンスを見る前に対応することができるほど十分です。
「LaunchDarklyは常に、ソフトウェアチームに本番環境でのソフトウェアの動作を制御する能力を提供することが焦点でした」と、LaunchDarklyのCTOCameron Etezadiは述べています。「AIにおける最も難しい問題、例えばモデルドリフト、予測不可能な出力、十分な速度で介入できないこと、これらは実はわたしたちのプラットフォームが解決するために構築された問題そのものです。プラットフォームを再発明する必要はなく、AI SDLCとエージェント駆動型ワークフローの要件を満たすために拡張するだけでした。」
「Cursorは世界の主導的企業がAIで構築する方法です。より多くのAI駆動製品とエージェント機能が本番環境に到達するにつれて、ランタイム制御は、チームが既に信頼する開発ワークフローとコントロールと並んで、不可欠なインフラになります」と、Cursor グローバルレベニューおよびフィールドオペレーション担当プレジデントBrian McCarthyは述べています。
「LaunchDarklyはその環境のための追加レイヤーを構築し、AgentControlはCursorの顧客が既に構築する方法を補完する方法でエージェントライフサイクルに拡張されています」とMcCarthyは結論づけています。
翻訳元: https://www.helpnetsecurity.com/2026/05/19/launchdarkly-agentcontrol/
