Harness（ハーネス）は2026年6月に62個の新機能をリリースしたと報告し、リリースペースはおよそ12時間ごとに1回と説明した。このペースは、コード生成、テスト、レビューの自動化におけるAIの活用拡大によるものだとしている。6月の製品開発は、AIをコード作成からデリバリーパイプライン自体にまで拡張することに重点を置いており、ビルド開始時間の短縮、テスト自動化の拡大、大規模なセキュリティー強化を実現している。
今回のアップデートの目玉は、6月30日に発表された自律型ワーカーエージェントで、同社はこれをパイプラインステップを実行するための推論エージェントを構築し安全に実行するためのプラットフォームと説明した。このプラットフォームでは、テスト、セキュリティーチェック、デプロイ、修復ステップを固定スクリプトではなくエージェントとして実行できる一方、スコープ付き認証情報、OPAポリシーの適用、承認ゲート、完全な監査証跡を通じてエンタープライズガバナンスを維持できるとされている。エージェントはHarnessナレッジグラフからコンテキストを取得し、MCPサーバーを介して動作するため、CursorやClaude Codeなどのエディターで作業する開発者は、ツールを離れることなくエージェントにタスクを委任できる。エージェントマーケットプレースが導入され、チームはHarnessが管理するエージェントやコミュニティーが構築したエージェントを検索、複製、適応させることが可能になり、LLMプロバイダー間での互換性も確保され、全ての顧客がすぐに利用できるようになるとのことだ。
パイプラインの実行は、有向非巡回グラフ（DAG）のサポートにより並列処理能力が向上した。パイプラインはdependsOnフィールドを使ってステージ間の依存関係を宣言できるようになり、独立したステージが並列実行されるため、シーケンシャルパイプラインでは表現できなかったファンアウト、ファンイン、およびダイヤモンド型のワークフローが可能になる。既存のシーケンシャル パイプラインの移行を自動化し、手動での書き換えを不要にするconvert-to-DAG API提供された。また、カスタムフローティング タグによりテンプレート管理も強化され、チームはコンシューマーYAMLを変更することなく、テンプレートバージョン（例えば、カナリア版や本番環境）を昇格および再指定できるようになった。
ビルドとCIの改善では、起動時のレイテンシーと回復力に重点が置かれました。Dockerレイヤーキャッシングとビルドキャッシュでは、S3とGCSに加えてAzure Blob Storageのサポートが追加され、Azureユーザーのクロスクラウドルーティングが不要になった。Kubernetes上のCIビルドの初期化では、必要なフィールドのみを送信することで効率化され、ペイロードサイズが削減され、大規模ステップパイプラインの起動信頼性が向上した。テスト管理ダッシュボードでは、不安定なテストや隔離されたテストを含むテスト一覧が、健全性と最終実行結果とともに一元管理され、軽量エンジンHTTPクライアントが修正され、ビルドが失敗することなく3XXおよび4XXログサービス応答を処理できるようになった。
AIを活用したテストと可視化において、顕著な機能強化が実現した。AIテスト自動化機能は、組み込みの実行エンジンとしてPlaywrightスイートをネイティブに実行できるようになり、チームはインフラストラクチャーを構築することなく既存のPlaywrightテストを利用できるようになった。既存のテストは自然言語に変換して、開発者以外のユーザーや監査担当者向けにダウンロードできるようになり、Harness Code Repositoryには、コードベースのうちテストでカバーされている割合を示すカバレッジ指標が導入された。
セキュリティーツールは、AIエージェントに起因するコード量の増加に対応するために拡張された。AI搭載のSASTエンジンは、API検証機能を備え、トリアージ作業を軽減し、従来の静的スキャナーでは見逃される可能性のある脆弱性を明らかにするベータ版となった。APIセキュリティーテストでは、中断後のスキャン再開機能とリアルタイム検証サマリータブが追加され、新しいAPIインスペクターは、デプロイ前にOpenAPI仕様のセキュリティーと設計上の問題を検証した。Harnessワークフローは、レビュー担当者が免除期間を調整できるように改良され、ソフトウェア部品表（SBOM）とセキュリティースキャンのBitbucketオンボーディングが自動化された。Harness AIは、REGOのベストプラクティスに基づいてトレーニングされたOPAポリシーを生成し、既存のポリシーを平易な言葉で説明することで、REGOに関する深い専門知識の必要性を軽減すると言われている。
パイプライン駆動型の構造化アップデートにより、機能フラグの機能が強化された。このアップデートでは、アトミックな構成変更が適用され、ブラウザー、モバイル、エッジ／サーバーレスJavaScript向けの新しい軽量SDK群が提供される。SDKはフラグ評価をクラウドベースのリモート評価ツールに委任する。このアプローチでは、ロールアウトロジックとセグメント定義はサーバー側に保持され、SDKは評価結果のみを受け取る。
AI導入とコスト管理に関する可視性も明らかになった。AIエンジニアリングInsightsが導入され、AIコーディングエージェントの導入状況、AIがコミットしたコードの割合、開発者ごとの支出、AI支援開発者と非AI開発者間のPRサイクル時間の比較を経時的に測定できるようになった。クラウドとAIのコスト管理の概要が再設計され、支出上位者、最適化の影響、サービスの内訳を示すウィジェットが追加された。また、AWSとGCPのコスト調整のサポートも追加された。機能フラグの背後でOpenAIとAnthropicアカウントを接続するための3ステップウィザードが説明され、実行履歴とトレースレベルのコスト帰属を表示するためにサービスごとにAIトレースをグループ化する方法も紹介された。プロバイダー固有のコスト設定のためのアセットガバナンスタブも注目された。
開発者ポータルとカタログの改善により、手動によるオンボーディング作業の削減が図られた。新しい統合機能では、既存のツールからエンティティを自動的に検出して取り込み、手動でYAMLを作成することなく、スコアカード、ワークフロー、集計ルール、ナレッジグラフにデータを提供する。Bitbucket Bitbucket Cloudエンティティにはプルリクエストの履歴とコミットアクティビティーが表示されるようになり、DynatraceエンティティにはモニターとSLOデータが表示される。Environment管理機能が更新され、各環境の最新の状態が明確に表示されるようになった。
インフラストラクチャーとIaCのワークフローが改良された。Module Registry 2.0がベータ版となり、インフラストラクチャー・アズ・コードモジュールを不変のアーティファクトとして公開し、バージョンを自動同期し、プロジェクト、組織、アカウントの範囲でサポート/警告/非推奨のガバナンスコントロールを適用できるようになった。ドリフト検出に柔軟なスケジュール機能が追加され、ワークスペースには、短命な環境を自動的に削除するためのTTLオプションが追加された。Database DevOps、スキーマソースとしてHarness Code Repositoryのネイティブサポートが追加され、デリゲートを介してAmazon RDSおよびAuroraへのAWS IAM認証のベータ版サポートが導入された。アーティファクトレジストリでは、バージョン数、経過時間、ダウンロード アクティビティーに基づいてアーティファクトを自動的に削除または保護するポリシーベースのライフサイクル ルールが実装された。
回復力テストとインシデント対応の更新により、運用上の信頼性が向上した。カオス試験テンプレートがLinuxとWindows用にカオスステップに追加され、監査証跡にイメージレジストリーのYAML差分可視化機能が追加され、プローブのタイムアウトと再試行処理が改善された。エスカレーションポリシーは、グループ全体をページングするのではなく、スケジュール内の単一のローテーションを対象とするように調整され、オンコール構成のインポートがPagerDuty、OpsGenie、およびxMatters全体でより細かく設定できるようになり、一括移行を回避した。ランブックには、連鎖アイテムと引き継がれたメタデータによるワンクリック複製機能が追加され、再利用が迅速化された。
Harnessは、6月のリリースセットを、AIエージェントによって加速されたコード生成への相互に関連した対応策として位置付けている。具体的には、ビルドの高速化、自動化された可視性の高いテスト、大量のセキュリティースキャン、そしてより精度の高いインシデントルーティングなどが挙げられる。リリースサイクルとエージェントプラットフォームの導入は、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にAIを組み込むための具体的なステップとして提示された。
出典：Harness
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。
