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Official Cloudflare AI tag feed; confirm reuse terms before full body display.

最新公開記事

AIエージェント向けCloudflare一時アカウント

CloudflareはAIエージェント向けに一時アカウント機能を発表。エージェントはサインアップ不要でWorkerをデプロイでき、60分間有効で、その間に永続化可能。

  • AIエージェントは `wrangler deploy –temporary` コマンドでアカウントなしでWorkerをデプロイ可能。
  • 一時デプロイは60分間有効で、永続アカウントに変更可能。
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独自の脆弱性ハーネスを構築する

多段階の脆弱性発見ハーネスと自動トリアージループの背後にある技術アーキテクチャを解説します。状態管理の方法、敵対的レビューによる誤検出の排除、LLMのコンテキスト制限を回避する方法を学びます。

  • モデルを交換可能なコンポーネントとして扱い、異なるモデルで相互テストすることで単一レンズのカバレッジを回避。
  • 単一スキルからレコン、ハント、バリデート、ギャップフィル、重複排除、トレース、フィードバック、レポートの各ステージを持つパイプラインへ進化。
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Cloudflare にエージェントハーネスとフレームワークをさらに追加、まずは Flue から

Cloudflareは、Agents SDKのプリミティブをオープンにし、あらゆるエージェントフレームワークが構築できるようにします。最初のフレームワークFlueはPiハーネスに基づき、Durable Objectsを利用した永続実行、動的コード実行、永続ファイルシステムを提供し、本番環境でのエージェント展開を可能にします。

  • CloudflareがAgents SDKのプリミティブを公開し、あらゆるフレームワークがエージェントを構築可能に。
  • Flueは宣言型フレームワークで、エージェントが知っていることを定義するだけで自律的にタスクを解決。
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Cloudflare AIチームにEnsemble AIの人材が加わり拡大

Cloudflareは、Ensemble AIの主要メンバーがチームに加わり、機械学習インフラと効率性に焦点を当てたAIへの投資を強化していることを発表しました。Ensemble AIはモデル圧縮と効率的な推論に取り組んでおり、NdLinearなどの技術を開発しました。これにより、Workers AIのパフォーマンスとコスト効率が向上します。

  • Ensemble AIのチームメンバーがCloudflareに加わり、MLインフラと効率性に注力する。
  • EnsembleはNdLinearやNdLinear-LoRAを開発し、モデル圧縮と効率的な推論を実現。
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フロンティアサイバーモデルへの防御:Cloudflareのカスタマーゼロとしてのアーキテクチャ

Cloudflareは、脆弱性をめぐるアーキテクチャがパッチの速度よりも重要であると主張し、自社製品を活用した多層防御アーキテクチャを解説。脅威の発見速度、エクスプロイトの量と適応性、そして侵害後の影響に焦点を当てる。

  • フロンティアモデルは脆弱性の発見、エクスプロイトチェーンの構築、PoC生成を加速する。防御は発見速度、エクスプロイトの量/適応性、侵害後の影響に注意すべき。
  • Cloudflareはグローバルネットワークの可視性を活かし、Cloudforce One脅威インテリジェンスとWAFチームで迅速に対応。
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あなたのAI請求書は制御不能です。Cloudflareが今すぐ修正できます。

AI Gatewayは、複数のAIプロバイダーにわたるトークン費用の暴走を防ぐためのリアルタイム支出制限を新たに搭載。Cloudflare Accessとの統合により、企業はIDベースの予算とポリシーを利用できます。

  • Cloudflare AI Gatewayが支出制限を導入。モデル、プロバイダー、カスタム属性ごとに予算を設定可能。
  • Cloudflare Accessとの統合により、ユーザーやチームごとのIDベースの予算とポリシーを実現。
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Cloudflareのデータプラットフォームとその上のAIエージェントの構築方法

Cloudflareは毎秒10億以上のイベントを処理するが、データは分散してアクセスが困難だった。そこで、統合分析プラットフォーム「Town Lake」と、自然言語で質問し監査可能な回答を得られるAIエージェント「Skipper」を構築した。本記事では、プラットフォームのアーキテクチャ、ガバナンス(デフォルトクローズ)、AIエージェントの仕組みを詳述する。

  • Cloudflareはデータの分散問題を解決するため、統合データプラットフォーム「Town Lake」とAIエージェント「Skipper」を構築。
  • Town LakeはTrino、R2、Icebergを使用したデータレイクハウスアーキテクチャを採用。
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Cloudflare での Claude マネージドエージェントの発表

Cloudflare は Anthropic と協力し、Claude マネージドエージェントを Cloudflare サンドボックスと統合しました。これにより、セキュアでスケーラブルなエージェント実行環境が提供されます。統合により、セキュリティ強化、サンドボックス制御、軽量アイソレート、プライベートサービス接続、ブラウザ制御、メール、カスタムツールがサポートされます。

  • Cloudflare が Anthropic の Claude マネージドエージェントを Cloudflare サンドボックスと統合。
  • 強化されたセキュリティ機能:設定可能なプロキシ、ゼロトラスト認証、プライベートサービス接続。
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Project Glasswing:Mythos が示したもの

Cloudflare は Project Glasswing の下で Anthropic の Mythos Preview モデルをテストし、エクスプロイトチェーン構築とプルーフ生成における顕著な進歩を発見しましたが、信号ノイズと有機的拒否の問題も明らかになりました。本記事では、AI支援による脆弱性調査の効率と信頼性を向上させるためのハーネス構築の重要性について議論します。

  • Mythos Preview は脆弱性の連鎖と実証コードを自動生成できる。
  • モデルの有機的拒否は一貫性がなく、追加の安全策が必要。
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エージェントがCloudflareアカウントを作成、ドメイン購入、デプロイが可能に

本日より、AIエージェントはユーザーに代わってCloudflareアカウントを作成し、有料サブスクリプションを開始し、ドメインを登録し、APIトークンを取得してコードを即座にデプロイできるようになりました。Stripe Projectsとの統合により、人間は許可を与えるだけでよく、ダッシュボードへのアクセスやクレジットカード情報の入力は不要です。このプロトコルは、発見、認証、支払いの各コンポーネントを備え、支出制限も設定されています。

  • AIエージェントはStripe Projectsを介してCloudflareアカウントとリソースを自動でプロビジョニングできる。
  • プロトコルは発見、認証、支払いの3要素で構成され、予算制限をサポート。
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ボット対人間を超えて

AIアシスタントとプライバシープロキシが従来のボット検出の能力に挑戦する中、ウェブには新たな説明責任モデルが必要です。Cloudflareは、制御はクライアント側に残るべきであり、匿名認証情報のオープンなエコシステムがユーザーのプライバシーを保護しつつオリジンを悪用から守る鍵であると主張します。この記事では、ウェブ保護がどのように進化すべきか、そしてPrivacy Passや匿名レート制限クレデンシャルなどの仕組みがどのようにアイデンティティから行動へ焦点を移すかを探ります。

  • 従来のボット検出手法(IPアドレスやフィンガープリント)では意図を捉えられず、サイトは行動ベースのアクセス制御を必要とする
  • Privacy Passは追跡なしでプライバシー保護型の証明をクライアントに提供する
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大規模なAIコードレビューのオーケストレーション

CloudflareがOpenCodeを使用してCIネイティブのAIコードレビュアーを構築し、エンジニアがより優れた安全なコードを出荷できるようにした方法をご紹介します。専用エージェント、コーディネーター、リスク階層、サーキットブレーカーを使用して、数千のリポジトリにわたってスケーリングします。

  • CloudflareはOpenCodeを使用してAIコードレビューシステムを構築し、セキュリティ、パフォーマンス、コード品質などの専門レビュアーを備えています。
  • システムはコーディネーターエージェントを使用して発見を重複排除し、重大度を判断し、回復力を高めるためにサーキットブレーカーとフォールバックチェーンを備えています。
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内部で構築したAIエンジニアリングスタック——出荷するプラットフォーム上で

Cloudflare の R&D 部門の 93% が自社プラットフォーム上に構築された AI コーディングツールを使用しています。過去 30 日間で、AI Gateway は 2018 万リクエストと 2413.7 億トークンを処理し、Workers AI は 515 億入力トークンを処理しました。内部スタックには、ゼロトラスト認証、集中ルーティング、MCP サーバーポータル、AI コードレビューア、ナレッジグラフが含まれており、すべて Cloudflare が出荷する製品上で動作しています。

  • 3,683 人の内部ユーザーが AI コーディングツールを積極的に使用(全社の 60%、R&D の 93%)。
  • AI Gateway は月間 2018 万リクエスト、2413.7 億トークンを処理。Workers AI は 515 億入力トークンを処理。
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エージェンティッククラウドの構築:Agents Week 2026で発表したすべて

Agents Week 2026が終了しました。コンピュート、セキュリティからエージェントツールボックス、プラットフォームツール、そして台頭するエージェンティックウェブまで、発表したすべてのものをご紹介します。エージェンティッククラウドのために出荷したすべてです。

  • Cloudflareは初のエージェント週間を開催し、エージェント時代のインフラに焦点を当てました。
  • 発表はコンピュート、セキュリティ、エージェントツールボックス、プラットフォームツール、エージェンティックウェブの5つのカテゴリに及びます。
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Agent Readyスコアのご紹介。あなたのサイトはエージェント対応ですか?

Cloudflareは、サイト所有者が自サイトのAIエージェント対応度を評価できるツールisitagentready.comを公開しました。発見可能性、コンテンツアクセシビリティ、ボットアクセス制御、機能の4次元で評価します。また、Radarデータセットで標準採用状況を追跡し、自社ドキュメントを改良してトークン消費を削減、応答速度を向上させた方法を共有しています。

  • CloudflareがAgent Readyスコアとisitagentready.comを発表し、AIエージェントへの対応度を評価。
  • スコアは発見可能性、コンテンツアクセシビリティ、ボットアクセス制御、機能の4次元に基づく。
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共有辞書:エージェンティックWebに対応する圧縮技術

Cloudflareは共有圧縮辞書のサポートを発表し、デルタ圧縮によって差分のみを転送することで冗長なデータ転送を大幅に削減します。公開ベータ版は2026年4月30日に開始予定です。

  • Webページのサイズは毎年6〜9%増加し、エージェンティッククローラーと頻繁なデプロイがそれを加速している。
  • 共有辞書はデルタ圧縮を利用し、ファイルの差分のみを送信することで帯域幅を劇的に削減する。
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AIトレーニング向けリダイレクトで正規コンテンツを強制

Cloudflareは「Redirects for AI Training」を発表。検証済みのAIトレーニングクローラーを、廃止されたページから正規URLへ自動的にリダイレクトします。既存のcanonicalタグを活用し、301リダイレクトを生成。オリジンの変更は不要。同時に、Cloudflare RadarのAI Insightsにステータスコード分析機能が追加されました。

  • Cloudflareが「Redirects for AI Training」を公開。canonicalタグを利用して検証済みAIクローラーを301リダイレクト
  • 対象はGPTBot、ClaudeBot、Bytespiderなど。人間や検索エンジンには影響なし
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記憶を持つエージェント:Agent Memory の紹介

Cloudflare Agent Memory は、AIエージェントに永続的な記憶を提供するマネージドサービスであり、重要なことを記憶し、不要なことを忘れ、時間とともに賢くなります。

  • Cloudflare は、AIエージェントに永続的な記憶を提供するマネージドサービス Agent Memory のプライベートベータ版を発表。
  • セッション情報を抽出・検索することで、コンテキストウィンドウを満たさずに必要なコンテキストを提供。
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Unweight:品質を犠牲にせずにLLMを22%圧縮する方法

Cloudflareは、GPUメモリ帯域幅をより効率的に使用するために、Unweightを開発しました。これは、モデルの重みを最大22%削減し、ビット単位で正確な出力を維持するロスレス推論時圧縮システムです。BF16指数バイトの冗長性を利用し、ハフマン符号化でMLP重みを圧縮し、高速なオンチップメモリで展開してテンソルコアに直接供給することで、GPUメモリ帯域幅のボトルネックを軽減します。Llama 3.1 8Bでは、推論時に約13%、配布時に約22%のモデルサイズ削減を実現しますが、現在のスループットオーバーヘッドは30〜40%です。

  • Unweightは、品質を犠牲にせずにLLMの重みを15〜22%削減するロスレス圧縮システムです。
  • BF16指数バイトの高い予測可能性を利用し、MLP重みのみをハフマン符号化で圧縮し、指数ストリームで約30%の圧縮率を達成します。
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