エージェントは答えを変え続ける、Harnessは気にしないデリバリーパイプラインを構築

ソフトウェアデリバリーライフサイクル企業のHarnessは、今週、AIエージェント開発ライフサイクル（DLC）サービスを開始しました。これにより、開発者はアプリケーションコードと同じガバナンス、テスト、セキュリティをAIエージェントの提供に適用できるようになります。Gartnerの2026年CIOおよびテクノロジーエグゼクティブ調査によると、現在AIエージェントを導入している組織はわずか17％です。Harnessは、エージェントを標準化されたパイプラインに組み込むことで、この状況を変えようとしています。

HarnessのSVP兼ゼネラルマネージャーであるTrevor Stuart氏は、デモでエージェントを動作させることは容易ですが、本番環境での挙動を予測することは全く別の課題だと指摘します。「エージェントが作り出す攻撃対象領域は大きく、かつ動的です。そのため企業は本番投入をためらいます。結果として、技術的には成功しているが、実質的には役に立たないという状況になります。」彼は、本番環境へのデリバリーでは品質と厳密性が負荷に耐えられることが重要であり、エージェントの場合、同じ入力が毎回異なる答えを生成するため、品質基準を維持することが最も難しいと強調します。

Harnessの戦略は、エージェント自体を予測可能にしようとするのではなく、その周囲のパイプラインを予測可能にすることです。Stuart氏は次のように説明します。「継続的デリバリーが常に機能してきた方法を考えてみてください。何かを出荷する前にテストが合格したかどうかを確認します。今、私たちは品質ゲートと評価スコアを同じように見ています。正確性、安全性、パフォーマンスに基づいて応答を採点し、そのスコアをパイプラインの合格・不合格ゲートとして直接組み込むのです。」彼はまた、エージェントの出力は再現できなくても、エージェントの実行記録（すべてのモデル呼び出し、ツール呼び出し、各ステップ）は再現可能であり、それによってエンジニアは推測ではなく実際にエージェントを調整してより良い結果を得ることができると述べています。

エージェントの動的な攻撃対象領域によるセキュリティギャップを埋めるために、Harnessは5つの新機能を発表しました。AI評価はエージェントの品質を測定可能にし、チームが評価データセットを定義し、品質ゲートを設定できるようにします。エージェントデプロイメントは、カナリアリリース、承認、OPAガードレールをマネージドエージェントランタイムに拡張します。AI設定は、ランタイムでのプロンプトやモデル変更のリリースと管理をサポートします。AI資産カタログは、組織のリポジトリ全体で構築されたすべてのエージェント、スキル、プラグインを自動的に発見し、それぞれを所有者にリンクします。AgentTraceは、単一のエージェント実行および完全なマルチステップセッションで何が起こったかを記録し、エージェントがどのパスをたどったか、どこで速度が低下したか、さまざまなモデルやプロンプトが結果にどのように影響するかを示します。Harnessはまた、AgentTraceの基盤コンポーネント（harness-sdkとharness-evals）をオープンソース化し、開発者が独自のAIアプリケーションに同じトレーシングプリミティブを持ち込めるようにしました。

Stuart氏は、このパイプラインのシフトの核心は、エージェントとその基盤技術をサービスとして扱うことにあると考えています。AI資産カタログはまさにその考え方に基づいて構築されています。「すべての上に座っている単一のガバナンスロールはありません。所有権は何かが構築された瞬間に付与され、責任者に遡って追跡可能です。さらに、誰もが既に構築されたものを発見できるため、重複作業や不要なスプロールを削減できます。」Harnessは2026年6月に、ソフトウェアデリバリーパイプライン内でAIエージェントを構築・実行するための自律型ワーカーエージェントを導入しました。ワーカーエージェントは、パイプライン内のガバナンスされたステップとして実行され、Harnessがすべてのデプロイメントに適用するのと同じ制御の対象となります。Agent DLCは、同じコンテキストとガバナンスをエージェントの全ライフサイクルに拡張し、評価ゲート、デプロイメント承認、セキュリティチェックが単一のパイプライン内のステージとして実行されるようにします。