AI分野のリーディングカンパニーであるHarness（ハーネス）は、2025年10月に一連のアップデートを導入した。これは、複雑なパイプラインの理解、障害のトラブルシューティング、そして永続的なAIメモリーの構築において組織が直面する課題に対処することを目的としている。これらのアップデートは、インテリジェントAIをデリバリープロセスのより深い部分に組み込むことを目的としており、コード生成速度が下流のボトルネックによって阻害される「 AIベロシティーパラドックス」を解決する。
HarnessのAIは、複雑なパイプラインを自動分析し、その機能、ステージ、接続の概要を提供する機能を追加した。この機能により、開発者がパイプラインの設計と意図を理解するのにかかる時間が大幅に短縮されると期待される。また、YAMLを手動で検索したり、従来のパイプライン構成を理解している担当者を待ったりする必要もなくなる。
Harnessは、 「会話型トラブルシューティング」機能も導入した。これにより、開発者はパイプライン、エラー、そしてその解決方法を理解するAIと対話できる。この機能により、根本原因分析にかかる時間が大幅に短縮され、開発者はイノベーションに集中できるようになると期待されている。
もう一つの重要なアップデートは、Harness AIへのチャット履歴とメモリーの導入だ。この機能により、チームは会話を整理し、過去のトラブルシューティングセッションを振り返り、インタラクション間のコンテキストを維持できるようになる。これにより、継続的なコンテキストの維持、よりスマートなコラボレーション、そして使用を重ねるごとに向上するインテリジェンスの進化が促進されると期待される。
これらに加えて、HarnessはContinuous DeliveryにAI検証とロールバック機能を追加した。この機能は、人気のログプラットフォームであるDynatrace Grailと統合されており、デプロイ後に異常なログテレメトリが発生した場合に自動ロールバックを実行できる。これにより、ベロシティーパラドックスの解消が期待され、コードが高速にデプロイされる場合でも、検証はインテリジェントかつ自動化され、顧客が問題に気付く前にシステムが対応できるようになる。
Harnessのアップデートは、単なる機能追加ではなく、現代のソフトウェアデリバリーにおける根本的な問題、すなわち上流のスピードと下流の自動化のギャップに対処することを目的としている。Harnessは、AIの真の価値は、人間が容易に解析できない複雑さを理解し、反復的なトラブルシューティングを排除し、デプロイメントごとにチームをよりスマートにするメモリーを構築することにあると考えている。これらのアップデートにより、Harnessはデプロイメントを高速化するだけでなく、より安全で、よりスマートで、より回復力の高いものにすることを目指している。
出典：Harness
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