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Vercelは、開発者がサーバーを管理することなくエージェントを展開できるクラウドインフラを提供しており、AIソフトウェアの中心的な企業となっています。現在、同社では1日あたり600万回のデプロイが行われ、その半分がコーディングエージェントによって引き起こされています。また、1日あたり1兆トークン以上が同社のAIゲートウェイを通過しています。先週のShipNYCカンファレンスの後、VercelのCEOギレルモ・ラウチとAIの現状や、Vercelのようなプラットフォーム企業が主要な研究所と競争する方法について話しました。

今年はコミュニティに異なるエネルギーが感じられ、パイロットプログラムが減り、実際に機能させることに焦点が当たっています。昨年はプロトタイピングの年でしたが、実際のエージェントの運用に入ると、いくつかの課題が浮かび上がりました。私が学んだ最大の教訓は、エージェントの「キラーアプリ」が2つあることです。一つはコーディングエージェントで、もう一つは企業内部で運営を助ける内部エージェントです。内部エージェントの課題は、データへの安全なアクセスやエージェントの行動の監査、ツール呼び出しやアクセス制御のトレイルを取得することです。

これを解決するために、Eveというフレームワークを開発しました。これはエージェントの指示やスキルを自然言語で表現できるものです。また、Vercel Sandboxというツールもあり、エージェントを制限された環境に置くことができます。これにより、エージェントは知性を発揮する自由を持ちながら、アクセスできるデータや外部に出せるデータにポリシーを適用できます。

このような内部エージェントは、営業担当者がデータに基づいて優先順位をつけるのを助けることができます。以前は、特定のデータを取得するために新しいダッシュボードの完成を待たなければなりませんでしたが、今はEveを使うことで、迅速に必要な情報を得ることができるようになりました。これにより、企業全体に影響を与えることができると感じています。

クライアントと大手AI研究所との関係も変わってきています。昨年は特定の研究所に依存する傾向がありましたが、今はさまざまなモデルやプラットフォームを組み合わせて使うことが一般的になっています。これにより、価格とパフォーマンスを最適化することが可能になり、オープンモデルも注目されています。今後、モデルとエージェントがどのように結びつくかが重要な決定事項となるでしょう。