Harness（ハーネス）は、2026年7月に71個の新機能をリリースしたと報告した。これは約10時間ごとに1個のペースで、6月の62個を上回り、ソフトウェア開発ライフサイクル全体におけるAIの役割拡大に伴う加速を示している。同社によると、7月のリリースは、CI/CD、セキュリティー、コスト、および回復力ツールを拡張し、エージェント主導のワークフローに対応し、AIがより多くの作業を担うようになるにつれて、可視性とガードレールを提供することに重点を置いている。
Harnessは、プラットフォームの既存のビルド-テスト-ストア-デプロイ-運用-ガバナンスモデルをAIエージェントに適用するAgent DLCを発表した。このリリースでは、新しいテストおよび評価ツールをパイプラインに統合することで、非決定論的な出力などのエージェント固有の課題に対処すると説明されている。Harnessは、AI Evalsがエージェントの応答の正確性、パフォーマンス、安全性を評価し、CDパイプラインをゲートできる一方、AI Test Automationは平易な英語のアサーションを使ってチャットインターフェイスを介してエージェントを検証すると述べている。Artifact Registryが更新され、定義、プロンプト、スキル、サーバー、モデル、ポリシーなどのエージェントのアーティファクトをバージョン履歴とともに追跡できるようになり、Agent Deploymentsでは、Amazon Bedrock AgentCoreやGoogle Agent Runtimeなどのマネージドランタイムにカナリアリリースと承認ゲートが拡張された。また、コスト割り当てが拡張され、個々のエージェントとモデルに支出を割り当てることができるようになり、ランタイムAI Configs機能が追加され、フィーチャーフラグ インフラストラクチャーを介してプロンプトとモデルを変更し、即座にロールバックできるようになった。ガバナンス機能として挙げられたのは、AIアセットカタログによる検出と所有者の割り当て、プリミティブスキャンとAI部品表によるリリース前のリスク検出、OWASP Top 10 for LLMに準拠したLLM固有の攻撃ベクトルに対するAIテスト、およびエージェント検出、姿勢管理、AIファイアウォールなどのランタイム保護機能だ。実行レベルとセッションレベルでの実行をキャプチャーするためのAgentTraceレイヤーが追加され、プラットフォーム外でのトレースと評価のためのオープンソースのプリミティブとして、harness-sdkとharness-evalsという2つのSDKが発表された。
Harnessによると、CLI 3.0は、モジュールごとに複数存在していたCLIを単一のバイナリー、共有コマンド文法、および単一の認証フローに置き換える統合コマンドラインインターフェイスとして、パブリックベータ版としてリリースされた。新しいCLIは、閉じた列挙可能な文法と構造化された出力形式（テーブル、JSON、CSVなど）を公開することで、人間とAIエージェントの両方が応答を予測し、コマンドを確実に連鎖させることができるように設計されている。このプロジェクトは、Apache 2.0ライセンスの下でオープンソースとして公開されていると報告されている。
ワーカーエージェントは、セキュリティーとユーザービリティーに関するいくつかのアップデートを受けた。Harnessは、ステップグループとステージで実行されるワーカーエージェントのトークンが、宣言されたリソースと動詞にスコープされ、実行時に生成されてから破棄されるようになったと報告した。AnthropicとOpenAI用のマネージドLLMコネクターがAWS Bedrockを介してHarness Cloudに追加され、個別のAPIキーのプロビジョニングやローテーションが不要になった。モデルへのアクセスはHarness LLMゲートウェイを経由してルーティングされ、プラットフォームの権限によって制御される。ワーカーエージェントマーケットプレースは、カタログエントリーのサポートとレビューのステータスを明確にするために、マネージド、検証済み、コミュニティーの3階層の分類を採用した。プラットフォームのチャットアシスタントが更新され、会話内でサードパーティーのMCPコネクター（GitHub、GitLab、Jira、またはカスタムMCPサーバー）からコンテキストを取得するようになった。また、AI-SREの根本原因分析が拡張され、調査ロジックへの入力としてワーカーエージェントとパイプラインの出力が含まれるようになった。
AIの自動化が進むにつれて、テストと開発者の帰属機能が拡張された。Harnessは、AIAI自動化がデフォルトでエージェントエンジンを介してテストを実行するようになり、AIでテストを作成するワークフローが合理化され、テストの生成と実行が同じエージェント駆動パスを使うようになったと述べた。AI DLC Insightsは、Claude CodeおよびGitHub Copilotに加えて、サポート対象ソースとしてCursorを追加した。Insightsの機能は、AIツールの使用状況に関するセッションレベルの詳細情報、AIトークンの使用を特定のプルリクエストや作業項目にリンクするPRおよび作業項目レベルの帰属、および使用状況を個々の貢献者にマッピングするマルチレイヤーの開発者ID解決を提供すると説明された。
Kubernetesはリリース時に、専用のカナリア戦略を採用した。この戦略では、2つのデプロイ間でレプリカを移動することでPodの総数を維持しながら、更新をパーセンテージベースのフェーズ（25%、50%、100%）でロールアウトし、フェーズ間で検証または承認ゲートを許可する。本番環境後のロールバック機能が拡張され、サービスダッシュボードから複数のインフラストラクチャーにわたる一括ロールバックがサポートされるようになった。AWS Scaling Groupのデプロイは、グループを再作成して実行中のインスタンスを中断するのではなく、変更されたライフサイクルフック、スケーリング ポリシー、スケジュールされたアクション、ロードバランサー、およびターゲットグループのみを更新するように変更された。また、複数のインスタンスタイプとスポットインスタンスを自動フォールバックで使用できるように、MixedInstancesPolicyのサポートが追加された。その他の配信機能強化には、名前付きIDを宣言して独立したOIDC IDトークンを受信できるシェルスクリプトステップ、クライアント認証情報OIDCグラントをサポートするKubernetesクラスターコネクター、ECSベースのデリゲートで実行可能なAWS CDKステップ、一時停止とロールアウト制御をサポートするGoogle Cloud RunおよびGKEデプロイメント、Git Experienceを介したGitでの監視対象サービス構成ストレージ、以前の安定したデプロイメントを自動的にスケールアップするKubernetesブルー／グリーンロールバックなどが含まれる。
セキュリティーとサプライチェーンの更新では、AI固有の在庫とポリシーの適用が対象となった。Harnessは、サプライチェーンセキュリティーが、リポジトリーに組み込まれたモデル、データセット、エージェント、フレームワーク、ライブラリーをカタログ化したAI部品表（SBOM）を生成できるようになったと報告した。これにより、従来のSBOMで残されていたギャップが解消される。Security Testing Orchestrationでは、大規模な検出結果を管理するための一括免除リクエストが追加された。APIチェーンセキュリティー機能は、 ソフトウェア部品表（SBOM）生成、SLSAの来歴、アーティファクト署名、証明検証、ポリシー適用用の再利用可能なテンプレートとともにGitLab CIに取り込まれた。APIセキュリティーテストのアップグレードには、AIセキュリティー資産と問題に対するTraceable MCP Serverのサポート、スキャン実行、カバレッジ、パフォーマンスに関するプラグインレベルの可視性、きめ細かく柔軟なアラート条件を可能にする新しいアラートフレームワークが含まれている。
Internal Developer Portalは、役割に合わせて概要を調整することで改良され、開発者、プラットフォームエンジニア、エンジニアリングリーダーはそれぞれ異なるデフォルトカードを表示できるようになり、プラットフォーム管理者はレイアウトをユーザー グループに割り当てることができる。OPAポリシーの適用範囲が全てのカタログエンティティに拡張され、プラットフォーム エンジニアは保存時に命名、所有権、ライフサイクルの標準を適用できるようになった。Backstageカタログの移行サポートが追加され、GitHubおよびBitbucketからcatalog-info.yamlを直接インポートして、エンティティをプラットフォームのIDP形式に変換できるようになった。Kubernetes統合により、ほぼリアルタイムの更新のための永続エージェントモードと、ワークロード、ポッド、ノード、コンテナを表示するKubernetesタブが追加された。ポータルはOpenAPI仕様を解析し、エンドポイントを構造化メタデータとして表示できるようになった。「Discovered」タブでは、推奨サービスの一括選択インポートがサポートされ、送信制限のあるアカウントには、同期トラフィックをカスタムURL経由でルーティングするオプションが提供された。
Infrastructure as Code Managementは、ネイティブのAnsible構成管理機能と、ドリフトおよびデストロイ手順、専用の承認手順、より幅広い言語サポートを追加したAWS CDKプロビジョニングベータ版によって拡張された。モジュールのバージョンを最新性に基づいて「Supported」、「Update Required」、「Deprecated」に分類する新しいモジュールライフサイクルルールが導入された。
クラウドおよびAIのAI管理がより詳細になった。AI Perspectivesが強化され、プリンシパルからプロバイダー、サブプロバイダー、サブアカウントID、モデル、トークンタイプへとドリルダウンして、支出の詳細な帰属を特定できるようになった。概要ページにはコストカテゴリーフィルターが追加され、異常ウィジェットには時系列チャートと古い異常のカウントが追加され、予算ウィジェットにはより明確なステータスインジケーターが追加された。コミットメントオーケストレーションでは、アクション、承認、在庫ビュー全体でRDSのデータベース節約プランの購入が追加された。いくつかのUIとデータソースの明確化修正により、コストの更新が完了した。
データベースDevOpsパイプラインでは、データベースの変更を再現可能にするための制御機能が強化され、データベースインスタンスを特定のgit SHAに固定する機能や、Google Cloud Bigtableのサポートが追加された。信頼性の向上として、カスタムパイプラインでの予約パラメーターの手動エンコード不要のサポートや、長時間実行されるGoogle Cloud移行におけるOIDCトークンの自動更新などが挙げられる。
アーティファクトレジストリーが拡張され、Puppet、Debian、および従来のhelmリポジトリーaddとhelm pullワークフローを介してチャートを提供するHelm HTTPレジストリータイプ、さらにアップストリームプロキシーのプルスルーをサポートするようになった。Continuous Deliveryでは、アーティファクトレジストリーからWinRMターゲットにRaw Fileアーティファクトを直接デプロイできるようになり、コンテナ化されたステップグループは、Dockerコネクターを使用せずにアーティファクトレジストリーからイメージを直接プルできるようになった。
Resilience Testingでは、Cursor、Claude Desktop、Windsurf、およびその他のMCPクライアントと互換性のあるカオステスト用のプロンプト ライブラリーが出荷され、サービスがカスタムカオスサービスエージェントをオンボーディングできるようになった。負荷テストの改善点には、テストとサービスのUIリンク、フロントエンド、バックエンド、およびDDCR全体でのイメージレジストリーサポート、一貫性のあるJMeter負荷プロファイル、およびテンプレート駆動の負荷ステップとステージが含まれる。カオスダッシュボードはネイティブレンダリングに移行され、パイプラインスキャン結果には専用のリスト、詳細、およびスキャンされたリスク ページが割り当てられた。いくつかのオンボーディングとAPIの改良により、サービスプローブの関連付け、プローブによる入力の継承が容易になり、冗長な検証が削除された。
小規模な生産性向上アップデートには、UIからリソースグループとアクセスコントロールロールを複製する機能、JEXL式でのプロジェクトIDに対するDynamic GCP Secrets Managerのサポート、コードリポジトリーのコード コメントに対する絵文字リアクション、および機能管理と実験のためにAmazon S3インプレッションエクスポートにbucketingKey列が追加された機能が含まれる。
Harnessは、7月の活動を単なる機能数以上のものとして捉え、AIがコードの記述、テストの生成と実行、結果のトリアージ、SDLCの下流段階への影響を開始したことで、エージェントのライフサイクル管理、ワーカーエージェントのスコープ付き権限、および支出と成果の関連付けを、一貫性のあるプラットフォームレイヤーに統合した点を強調した。同社は、6月にワーカーエージェントをパイプラインに組み込み、7月にはスコープ付きトークン、プラットフォームレベルのエージェントライフサイクルサポート、およびエージェント主導の作業が生み出す成果の詳細な可視性を追加したと報告した。
出典：Harness
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