Harness（ハーネス）は、ソフトウェアデリバリー向けの自律型ワーカーエージェントを発表した。Harnessは、企業がコード作成から本番環境へのデプロイまでの作業を管理するAIエージェントを構築・実行できるように設計されたプラットフォームだ。自律型ワーカーエージェントは、固定されたパイプラインスクリプトを、パイプラインステップを実行する推論エージェントに置き換えることを目指しており、人間によるデプロイメントで既に使用されている既存のガバナンス、サンドボックス、監査証跡を継承する。
エージェントはネイティブのパイプラインステップとして実行され、プロンプトとコンテキストをLLMゲートウェイ経由でルーティングする。LLMゲートウェイは、ポリシーに基づいてリクエストを検証し、監査証跡を保持する。複数の保護対策が実施される。エージェントは、ファイルとネットワークへのアクセスが制限された隔離されたコンテナで実行される。各エージェントには、アクションを制限するスコープ付きのIDと権限が付与される。既存のデプロイメントポリシーにより、承認されていないモデルの使用を防止できる。全てのアクションは、完全な来歴情報を持つ固有のAI IDでログに記録される。トークンの使用量は、エージェントごと、パイプラインごとに追跡される。また、エージェントを連結して、出力を複数ステップのワークフローに渡すことができる。
エージェントの構築は、業界標準のエージェントファイル形式に従う。開発者は単一のファイルをリポジトリーに保存することで、組織全体で運用され、管理されたエージェントを作成できる。ファイルの書き込みを希望しないチームは、Harness AIを使ってエージェントを生成できる。生成されたエージェントは、他のデプロイメントと同様の制御と監査機能を備えた、管理されたパイプラインステップとして実行される。エージェントは、サービス、パイプライン、デプロイメント、インフラストラクチャー、インシデント、セキュリティー検出結果などを相互に関連付けたマップであるHarness Software Delivery Knowledge Graphと連携して推論を行い、顧客の環境に合わせたコンテキスト認識型の応答を実現する。
顧客からは、実務的なタスクへの迅速な導入が報告されている。Verint Systemsのクラウドインフラストラクチャー担当ディレクターは、ログの読み取りから問題の迅速な解決へと進化し、組織レベルで展開される予定のKubernetesトラブルシューティングエージェントについて説明した。このエージェントは、4日間で本番環境に対応できるエージェントへと移行し、200人以上の運用スタッフと約1,000人の開発者にメリットをもたらすと見込まれている。United United Airlinesのディレクターは、ガバナンスされたAIが企業の統制とコンプライアンスを維持しながらセキュリティー上の問題を修復できることを示すためにRiskSentinelを構築した経緯を語り、チームは4日間で本番環境に対応できる状態に達し、開発体験は直感的だったと述べた。
Harnessには、一般的な配信ボトルネックに対処する一連の事前構築済み自律型ワーカーエージェントも同梱されている。これには、ログを分析して修正をコミットすることでビルドの失敗を自動的に修正するエージェント、コードの品質、セキュリティー、テストカバレッジについてプルリクエストをレビューするエージェント、カバレッジのギャップを埋めるためのテストを生成するエージェント、古いフィーチャーフラグの削除を検出して検証するエージェント、Kubernetesマニフェストの失敗を修復するエージェント、インフラストラクチャー・アズ・コードのドリフトやクラウドのコストまたはセキュリティーに関する問題を修正するエージェントなどが含まれる。
新しいHarnessエージェントマーケットプレースは、ワーカーエージェントを公開および再利用するための共有カタログを提供する。このマーケットプレースは3つの階層で構成されている。Harnessが構築し、Harnessで保証するHarness Managedエージェント、パートナーが開発し、HarnessのエンジニアリングおよびセキュリティーチームがレビューするHarness Certifiedエージェント、そしてより広範なユーザーベースによって公開されるCommunityエージェントだ。Communityエージェントには、本番環境で実行できるコミュニティーエージェントを制御するための既製のポリシーが用意されている。全てのマーケットプレースエージェントはフォークできるため、チームはプロンプト、ツール、またはトリガーを複製して、それぞれの環境に合わせて調整できる。
Harness型ワーカーエージェントは、AWS Bedrockを介したAnthropicを含む複数のLLMプロバイダーと接続できるほか、AnthropicやOpenAIとの直接統合も可能だ。また、顧客はエージェントを書き換えることなく、エージェント、環境、パイプラインごとにモデルを切り替えることができる。Harness MCPサーバーを介して、CursorやClaude Codeなどのサードパーティーツールを使う開発者は、タスクをワーカーエージェントに割り当ててHarness内で実行させ、タスクが開始された場所で結果を受け取ることができる。これら全ては、組織のポリシーに従って行われる。
自律型ワーカーエージェントとHarnessエージェントマーケットプレースは、Harnessの全てのユーザーが利用できる。詳細はこちら
この製品の詳細については、Harness製品ページをご覧ください。
