自作エージェントホスティングプラットフォームで実現する Ambient Agent Workflow

2026年5月15日にクラウドネイティブ会議で発表した内容です！

Transcript

1. 自作プラットフォームで実現する Ambient Agent Workflow 1 クラウドネイティブ会議 髙橋 拓也
2. アジェンダ - GMOペパボとAIとの関わり - AI活用におけるボトルネックと Ambient Agent - エージェント実行プラットフォーム概要 - プラットフォーム普及までの道のり 2 アジェンダ
3. 3 自己紹介 ロリポップ・ムームードメイン事業部 第一事業開発チーム 2019年 中途入社 高橋 拓也 takutaka インフラエンジニア。 自宅サーバが好きです。
4. GMOペパボとAIとの関わり 4
5. 私たちはインターネットやテクノロジーの力で情報発信のハードルを下げ、 あらゆるアウトプットを世界中に増やします。 さまざまなアウトプットが進化や価値を生み出すように、 私たちもプロダクトを生み出し続け、ユーザーと共に進化し拡大していきます。 ミッション 人類のアウトプットを 増やす 5
6. - https://pepabo.com/ai で紹介しています - ロリポップ！AIサイトエージェント - ロリポップ！ Skills - ムームードメイン MCP - カラーミーショップ AIコネクター (MCP サーバ) - カラーミーショップ Skill/CLI 事業セグメントと主力サービス 6 AI と人類が協業するプロダクトを作っています
7. 事業セグメントと主力サービス 7 AI と人類が協業するプロダクトを作っています
8. AI活用におけるボトルネック 8
9. - AIエージェントの進化によりボトルネックが移り変わってきた - LLM の精度 → モデルアップデート - 入出力 → Tool Use, MCP Server - 神プロンプト → Skill - 今のボトルネックは？ 9 AI活用におけるボトルネック AI活用におけるボトルネック
10. 10 - AI は24時間365日働くことができる - AI は作業を同時並行に無限に行うことができる - 人間は？ - 1日8時間 - 脳はシングルスレッド - コンテキストスイッチのコストが大きい AI活用におけるボトルネック AI活用におけるボトルネック : 人間
11. 11 - AI は24時間365日働くことができる - AI は作業を同時並行に無限に行うことができる - 人間は？ - 1日8時間 - 脳はシングルスレッド - コンテキストスイッチのコストが大きい AI活用におけるボトルネック AI活用におけるボトルネック : 人間 AI に指示を与える人間がボトルネックになっている
12. - ユーザーが応答することなく自律的に動作するエージェント - 近年の実装では... - Devin の Scheduled Sessions - Claude Code の /loop, /schedule - OpenClaw CronJob, Heatbeat - Hermes Agent Job - Dify 12 AI活用における課題と Ambient Agent Ambient Agent
13. - 課題解決サイクルを自律的に実行できること - 課題の発見 - 課題の分析 - アクションの提案作成 - 実行 - 結果の分析 13 AI活用における課題と Ambient Agent Ambient Agent に必要な要素
14. - Sentry からエラーを受信する → 課題の発見 - リポジトリをクローンして調査 → 課題の分析 - 直近の変更による regression を発見する → アクションの提案作成 - PR を作成する → 実行 - 検証環境にてエラーの改善を確認 → 結果の分析 14 AI活用における課題と Ambient Agent サイクル例 : アプリケーションエラーを解決する
15. - Sentry からエラーを受信する (課題の発見) - リポジトリをクローンして調査 (課題の分析) - 直近の変更による regression を発見する (アクションの提案作成) - PR を作成する (実行) - 検証環境にてエラーの改善を確認 (結果の分析) 15 AI活用における課題と Ambient Agent サイクル例 : アプリケーションエラーを解決する このサイクルを人間の応答なしに実現したい！
16. - 課題解決サイクルを自律的に実行することが難しい箇所 - 課題の発見 - 課題の分析 - アクションの提案作成 - 実行 - 結果の分析 16 AI活用における課題と Ambient Agent Ambient Agent に必要な要素
17. - 人間をトリガとしないエージェント実行 → 課題の発見 - エージェントが自律的にデータを集めることができる環境 → 課題の分析 - 課題を解決するためのアクションを自律的に打てる環境 → 実行 17 AI活用における課題と Ambient Agent Ambient Agent に必要な要素
18. - 人間が応答しなければ24時間エージェント実行を行える - 人間がトリガしないのであれば誰がトリガする？ - 自動化のワークフロー - 定期実行 - システムからのイベント通知 18 AI活用における課題と Ambient Agent 人間をトリガとしないエージェント実行
19. - 自律的に動作を開始しても、データがなければ課題は解決されない - ソースコード、ドキュメント - MCP Server による外部リソース参照 - Skill による形式知 19 AI活用における課題と Ambient Agent エージェントが自律的にデータを集めることができる環境
20. - アクションの実行を極力止めない仕組みづくり - a.k.a. auto-approve が安全にできる環境整備 - サンドボックス環境 - 最小権限での外部APIアクセス 20 AI活用における課題と Ambient Agent 課題を解決するためのアクションを自律的に打てる環境
21. - アクションの実行を極力止めない仕組みづくり - a.k.a. auto-approve が安全にできる環境整備 - サンドボックス環境 - 最小権限での外部APIアクセス 21 AI活用における課題と Ambient Agent 課題を解決するためのアクションを自律的に打てる環境 Ambient Agent を実現する手段がほしい！！！！！
22. 22 AI活用における課題と Ambient Agent エージェント実行プラットフォームを作った claude code がのびのび暮らす cc牧場
23. cc牧場アーキテクチャ 23
24. 24 AI活用における課題と Ambient Agent - 手元を離れたリモート実行 - マルチテナント - 多彩なトリガー cc牧場アーキテクチャ 大事なところを 3行で
25. - k8s で claude code を管理 - セッションごとに spawn - 終わったら Pod を削除 25 AI活用における課題と Ambient Agent cc牧場アーキテクチャ : リモート実行 Kubernetes 管理プロキシ Agent Agent Agent
26. 26 - 24時間いろいろなトリガを受けることができる - ローカルの環境を破壊しない - スマホから操作可能！ AI活用における課題と Ambient Agent claude code をリモート実行可能とした
27. - テナントごとに以下の設定を保持 - MCP Server - Claude Marketplace/Plugin - Bedrock 認証情報 - 環境変数 - テナント参加ユーザーの session に 自動で適用される 27 AI活用における課題と Ambient Agent cc牧場アーキテクチャ : マルチテナント Kubernetes 管理プロキシ Agent Agent Agent 設定情報
28. 28 AI活用における課題と Ambient Agent cc牧場アーキテクチャ : API Kubernetes 管理プロキシ Agent Agent Agent Slack Bot API - API + Frontend で対話式利用
29. - cc牧場で設定できるすべての操作を API/CLI/Skill化した - エージェント起動、トリガの作成と編集など - cc牧場内でcc牧場のすべての設定を実装可能とした 29 AI活用における課題と Ambient Agent API
30. 30 AI活用における課題と Ambient Agent cc牧場アーキテクチャ : Schedule Kubernetes 管理プロキシ Agent Agent Agent Slack Bot Scheduler API - スケジュールで定期実行
31. - cron式による定期実行 - 定期的に特定のプロンプトを新規に起動したエージェントに与える - 所属チームの設定(MCP Server, Plugin など読み込み済み)で動作する - 「特定のリポジトリで未トリアージの issue の一次対応を行う」などができる 31 AI活用における課題と Ambient Agent cc牧場アーキテクチャ : Schedule
32. 32 AI活用における課題と Ambient Agent cc牧場アーキテクチャ : Webhook Kubernetes 管理プロキシ Agent Agent Agent Slack Bot Scheduler Webhook API GitHub Sentry DataDog - Webhook で SaaS の通知を トリガーに実行
33. - GitHub, Sentry, Datadog, Alertmanager のアラート発報をトリガとできる - GitHub の PR が作成されたら review を行ったり - Sentry のアラートの一次対応を行ったり - 任意のペイロードを受け取り、value をプロンプトに埋め込める - ペイロード自体をエージェントPodにマウントできる - エージェントから /path/to/payload.json で全ペイロードが見える 33 AI活用における課題と Ambient Agent cc牧場アーキテクチャ : Webhook
34. 34 AI活用における課題と Ambient Agent cc牧場アーキテクチャ : SlackBot Kubernetes 管理プロキシ Agent Agent Agent Slack Bot Scheduler API SlackBot Webhook Slack - 任意の起動オプションを設定できる Slack Bot をユーザーが作成可能
35. - Slack からの発話でセッションを作成する - 他の bot がセッション作成をトリガしたり - ちょっとした作業を依頼したり - チャンネル名のフィルタ条件ごとに任意の設定を組める - spawn するテナントを決めたり - 特定の環境変数を埋め込めたり 35 AI活用における課題と Ambient Agent cc牧場アーキテクチャ : Slackbot
36. - 数多くのトリガーでエージェントを実行開始できる - API - Schedule - Webhook - SlackBot 36 AI活用における課題と Ambient Agent エージェント実行プラットフォームを作った
37. cc牧場アーキテクチャ エージェントレイヤ 37
38. 38 AI活用における課題と Ambient Agent cc牧場アーキテクチャ : エージェントレイヤ Kubernetes 管理プロ キシ エージェント Pod manager Claude Code OpenTelemetry Collector etc AgentAPI
39. - マネジメントプロセス - AgentAPI - Claude Code 39 AI活用における課題と Ambient Agent cc牧場アーキテクチャ : エージェントレイヤ
40. - セッションの起動リクエストを受ける - リクエストを解析し Claude Code の設定ファイルを配置する - AgentAPI を起動する 40 AI活用における課題と Ambient Agent マネジメントプロセス
41. - CLI のコーディングエージェントを Web API 化するプロダクト - https://github.com/coder/agentapi - Claude Code だけでなく Codex, Gemini, Cursor, OpenCode 等にも対応 - tty 上でエージェントプロセスを起動させ、キー操作をシミュレートする - ターミナル表示のいらない部分を削って Web API のレスポンスにする 41 AI活用における課題と Ambient Agent AgentAPI
42. 42 AI活用における課題と Ambient Agent Claude Code - エージェントハーネスは Claude Code をそのまま使っている - LLM Provider として AWS Bedrock を使用している
43. - エージェントハーネスの実装を避けた - 必要な機能が多い。マルチターン、 Tool Use, MCP Client, Skill… - Marketplace と Plugin の仕組みが優秀 - ローカルの Claude Code, Claude Desktop で構築した知見が流用できる - エージェントがロックインされることを避けた - いざとなったら Cursor や Codex を使うことができるようにする 43 AI活用における課題と Ambient Agent AgentAPI + Claude Code を選んだ理由
44. - ACP: Agent Client Protocol - Zed, JetBrains が主導する IDE 等がエージェントを組み込むためのプロトコル - Claude Code は agentclientprotocol/claude-agent-acp で対応 - Codex は agentclientprotocol/codex-acp で対応 - ACP に対応したエージェントはcc牧場で対応できる！ 44 AI活用における課題と Ambient Agent ACP もサポートした
45. - AgentAPI 依存は少し大変 - うまく動かない Claude Code のバージョンが出てきた - 操作が独特でうまく UX に落とし込むのが難しい - Web API 経由で ESC キーのイベントを送るとか - AskUserQuestion のために十字キーイベントを送るとか 45 AI活用における課題と Ambient Agent ACP もサポートした
46. - Claude Code が expose するメトリクスにラベルを付ける役割 - プラットフォーム特有の情報を付与する - 起動ユーザー - どのチームに属しているか - どのトリガーから実行されたか 46 AI活用における課題と Ambient Agent OpenTelemetry Collector
47. 47 - マルチテナントと設定共有 - テナントに設定された config がテナントに参加するユーザーに引き継がれる - MCP Server - Plugin - Bedrock 認証情報 - etc AI活用における課題と Ambient Agent その他の機能
48. プラットフォームの普及過程 48
49. - 「Ambient Agent を手軽に実現できる」を達成したい - フィードバックループを回していきたい 49 プラットフォームの普及 プラットフォームは使ってもらわないと価値にならない
50. - cc牧場は Ambient Agent を普及させるための手段である - 代替手段が確立したら乗り換えることもよい - Anthropics/OpenAI 公式ハーネスで Ambient Agent をできるようになる - 活発にメンテされる OSS が普及する 50 プラットフォームの普及 cc牧場のゴール : Ambient Agent を普及させる
51. - Ambient Agent が普及さえしていれば - ハーネス選びの勘所がわかっている - 知見を段階的に積み上げることができる 51 プラットフォームの普及 cc牧場のゴール : Ambient Agent を普及させる
52. - 始めやすい、やめやすい - 複利で効果のあるシステム - ニーズの取り込み - セルフサービス - 遊び心 52 プラットフォームの普及 プラットフォームの普及に気をつけたこと
53. - 始めやすい、やめやすい - 複利で効果のあるシステム - ニーズの取り込み - セルフサービス - 遊び心 53 プラットフォームの普及 プラットフォームの普及に気をつけたこと
54. - 始めやすい、やめやすい - 複利で効果のあるシステム - ニーズの取り込み - セルフサービス - 遊び心 54 プラットフォームの普及 プラットフォームの普及に気をつけたこと 個人と組織、双方が始めやすい
55. - 始めやすい、やめやすい - 複利で効果のあるシステム - ニーズの取り込み - セルフサービス - 遊び心 55 プラットフォームの普及 プラットフォームの普及に気をつけたこと 個人と組織、双方が始めやすい 組織への普及を握る鍵、それは
56. - 始めやすい、やめやすい - 複利で効果のあるシステム - ニーズの取り込み - セルフサービス - 遊び心 56 プラットフォームの普及 プラットフォームの普及に気をつけたこと 個人と組織、双方が始めやすい 組織への普及を握る鍵、それは 予算
57. - 個人が使いたいと思っても組織が割り当てたお金がなければ使えない - 費用負担単位(事業部)で課金体系を制御できるようにした - Claude Code Action で確保したバジェットから拠出 57 プラットフォームの普及 プラットフォームの普及、全てはお財布次第
58. - GitHub チームベースのマルチテナントで制御 - テナントに Bedrock の設定を投入する - 利用開始するユーザーは GitHub チームに参加すると自動で課金設定が反映される 58 プラットフォームの普及 プラットフォームの普及、全てはお財布次第
59. 59 - 費用負担部署で利用可否を握れていれば ... - 個人が予算のことで心配することがなくなる - 予実管理者が参加可否を個別に判断する必要がなくなる プラットフォームの普及 プラットフォームの普及、全てはお財布次第
60. - 始めやすい、やめやすい - 複利で効果のあるシステム - ニーズの取り込み - セルフサービス - 遊び心 60 プラットフォームの普及 プラットフォームの普及に気をつけたこと
61. 61 - やめやすさは始めやすさにつながる - 利用者が抱く不安、懸念、面倒 - 知見を整備したのにサ終ですべてパーになるのではないか ... プラットフォームの普及 やめやすい : 独自システムへのロックインをなくす
62. 62 プラットフォームの普及 やめやすい : 独自システムへのロックインをなくす - すべてのベースは Claude Code - Claude Code ができることはすべてできる。できないことはできない - Plugin + Marketplace で知見を安心して蓄積できる - Claude のエコシステムに簡単に乗り換えられる
63. 63 プラットフォームの普及 やめやすい : 独自システムへのロックインをなくす - プラットフォームとユーザーの責任分解点となる - Claude Code より上のレイヤはユーザーの責任 - モデルの精度、Skill の利便性、MCP Server の設定 - Claude Code を起動する方法はプラットフォームの責任
64. - 「だれかが整備したら他のすべての人が嬉しい」状態を作る - 便利 Plugin の整備 - Schedule/Webhook による暗黙的な価値創造 64 プラットフォームの普及 複利で効果のあるシステム
65. - 三角形の面積を最大化する - 試行錯誤してくれる人の層を厚くする - システムを直接利用しない人も恩恵を受けら れるようにする - PR にラベルと付けるだけで嬉しい - issue を立てるだけで嬉しい 65 プラットフォームの普及 複利で効果のあるシステム 恩恵を受ける人 試行錯誤して 仕組みを整備 する人
66. - 便利を作る - 不便をなくす 66 プラットフォームの普及 ニーズの取り込み
67. - SlackBot で人々に存在を認知してもらう - 人々の目に留まる - なにこれ？便利！使ってみたい！を誘発する 67 プラットフォームの普及 ニーズの取り込み
68. - AI から利用されることを意識する - Skill の作成 - API/CLI の作成 - rbac の整備 68 プラットフォームの普及 ニーズの取り込み : 便利を作る
69. - ユーザーフィードバックをとにかく集める - フィードバックは向こうからやって来ない - Slack チャンネルを開設するが、不便の声は他のチャンネルに閉じこもる - 「不便の声が出る」= 「使ってもらえている」なので、どうにかしたい - エゴサして見つけ出して対応する 69 プラットフォームの普及 ニーズの取り込み : 不便をなくす
70. - ユーザーフィードバックをとにかく集める - フィードバックは向こうからやって来ない - Slack チャンネルを開設するが、不便の声は他のチャンネルに閉じこもる - エゴサして見つけ出して対応する 70 プラットフォームの普及 ニーズの取り込み : 不便をなくす
71. 71 - ユーザー自身が課題解決できる範囲を限りなく広くする - 物理的、心理的障壁をなくす - API/CLI/Skill で Agentic Operation 可能に - cc 牧場内でcc牧場のトラブルシュートを可能とする - 世の中の知見を流用できるようにする - エージェントレイヤで再発明をしない プラットフォームの普及 セルフサービス
72. - 「生産者の顔が見えるプロダクト」を目指す 72 プラットフォームの普及 遊び心
73. - 羊がリリースノートを喋る様子 73 プラットフォームの普及 SlackBot にキャラクターを宿す機能
74. 普及を妨げた要因 74
75. 1. エージェントの性能がプラットフォームの性能とみなされたこと 2. memory を用意しなかったこと 3. 予算面でセットアップできないユーザーが発生した 75 やるべきだったこと 普及を妨げた要因
76. - Claude Code より上の要因で「cc牧場の精度が悪い」と評価されることがあった - 古いモデルを使用した - 適切にコンテキストが与えられなかった - Claude Code より上の挙動はユーザーの責任とした 76 やるべきだったこと エージェントの性能がプラットフォームの性能とみなされたこと
77. - Kubernetes でセッションを起動するため Docker 対応しなかった - 社内のユースケースでは docker-compose が支配的だった - DinD での対応を検討中 77 やるべきだったこと Docker が利用できない
78. - エージェント間の記憶の同期ができない - ナレッジベースの構築による自律的な性能向上ができない - エージェントの性能向上が人間に依存する - → ボトルネック化する 78 やるべきだったこと memory を用意しなかったこと
79. - AWS を使っていない部署のユーザーが利用できない - AI 活用始めたてで予算設定がない 79 やるべきだったこと 予算面でセットアップできないユーザーが発生した
80. - AWS を使っていない部署のユーザーが利用できない - AI 活用始めたてで予算設定がない 80 やるべきだったこと 予算面でセットアップできないユーザーが発生した 利用が広がると想定外のケースが発生する デフォルトケースを設定しておくべきだった
81. 結果どのように広まったのか 81
82. bot 機能に対する喜びの声 82 結果どのように広まったのか 常時100以上のセッションが動作する
83. bot 機能に対する喜びの声 83 結果どのように広まったのか 25前後の定期実行セッションが動作する
84. 84 結果どのように広まったのか Sentry のエラーを Slack で一次トリアージ
85. 85 結果どのように広まったのか PRレビューをしたり、問い合わせ一次対応をしたり
86. デザイナーへの広がりを見せる 86
87. Ambient Agent の今後 87
88. - OpenClaw - https://github.com/openclaw/openclaw - 自律的な動作をデフォルトとするエージェントの草分け的存在 - Hermes Agent - https://github.com/NousResearch/hermes-agent - 自律的な学習と成長をコアにしたエージェント 88 Ambient Agent の今後 Ambient Agent 前提のOSSが登場
89. 89 Ambient Agent の今後 お手軽に Amibent Agent を体験するには ...