LaunchDarkly（ローンチダークリー）は2026年7月29日、エージェント最適化機能がパブリックベータ版としてリリースされたことを発表した。この機能により、チームはモデル、構成、プロンプト戦略にわたって反復的な最適化処理を実行し、プラットフォームから最適なエージェントを直接デプロイすることで、AIエージェントを体系的に調整できるようになる。この機能は、試行錯誤による手動操作を、バリアントを生成し、評価モデルを使って出力をスコアリングし、最適な結果を即座にデプロイできる構造化された実験に置き換えるように設計されている。
発表によると、エージェント最適化機能はLaunchDarkly Python AI SDKおよび一般的なエージェントフレームワークと統合されており、エンジニアリングチームは構成管理において柔軟性を享受できる。最適化の実行は、AgentControl UIから設定および制御し、実行時に取得することも、UI設定なしでアプリケーションコードにインラインで定義することも可能だ。利用開始を支援するドキュメントが公開されている。
また、2026年7月23日にはAgentControlにフィルターを追加し、コンテキストの種類ごとにグループ化することで、よりきめ細かなモニタリング機能を導入した。このアップデートにより、グローバルな平均値に頼るのではなく、個々のテナント、ユーザー、または任意のトラフィックセグメントごとに、トークン、レイテンシー、レイテンシー、生成回数、満足度指標を可視化できるようになった。この変更の目的は、コストとレイテンシーを特定の顧客に帰属させ、テナントレベルのデバッグを迅速化し、生データに対するアドホックなクエリーを実行することなく、顧客ベース全体の使用状況の違いを明らかにすることだ。
新しい監視コントロールでは、ユーザー、組織、プランティアなどの属性でダッシュボードをグループ化することで、顧客を並べて比較できるほか、単一のテナントまたはユーザーに焦点を当て、全てのグラフとテーブルがそれに応じて更新される機能が説明されている。エクスポート機能は、画面上のフィルターとグループ化を尊重し、表示されている内容に一致するCSVファイルを生成するとされている。新機能を使うには、構成の「Monitoring」タブを開き、フィルターとグループ化コントロールを適用するように指示されている。
出典：LaunchDarkly
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