AIエージェントのための学習インフラ

AgentLoopは、本番環境のAIエージェントにランタイム学習機能を提供するレイヤーです。人間の修正を再利用可能なメモリとして蓄積し、モデルの重みを変更することなくエージェントを継続的に改善します。

仕組みは3つのステップから成ります。まず、LLM呼び出しの前に、AgentLoopが過去の修正を意味的に検索し、最も関連性の高いものをプロンプトに自動注入します。次に、応答が自動的にログに記録され、失敗ケースは重要度に応じてレビューキューに表示されます。最後に、レビュアーが正しい回答を一度記述すると、その回答は重複排除され、将来のすべてのクエリで即座に利用可能になります。

統合は非常にシンプルです。既存のOpenAIまたはAnthropicクライアントをAgentLoopのラッパーで包むだけで、SDKの変更やプロンプトエンジニアリングの書き直しは不要です。ラッパーはバックグラウンドでメモリ検索とログ記録を処理し、AgentLoopが利用できない場合はフェイルオープンするため、ユーザー体験を損ないません。ラッパーを外してもコードはそのまま動作し、ベンダーロックインはありません。

AgentLoopは、本番運用でよくある問題を解決します。開発者は巨大なシステムプロンプトを手動で保守する必要がなくなり、構造化されたメモリ（検索可能、重複排除、編集可能、監査可能）に置き換えられます。プロダクトチームは、ドメイン専門家が自然言語で修正を一度記述するだけで、次のトレーニングサイクルを待たずに、すべての将来のユーザーとセッションに反映できます。ダッシュボードでは、レビュアーが実際に修正した内容を明確に確認できます。

PythonおよびJavaScriptのSDKは同一のHMAC署名を生成し、言語間で一貫した動作を実現します。OpenAI、Anthropicのラッパー、LangChain統合、REST APIをサポートしており、プロバイダを切り替えても蓄積された修正は保持されます。

AgentLoopは無料プランから始められ、クレジットカードは不要です。有料プランは使用量ベースで予測可能です。公式デモでは、エージェントが意図的に間違った回答をし、修正後には正しい動作を記憶する様子を約90秒で体験できます。詳細や導入に関する質問は、開発チームに直接問い合わせることができます。