Cloudflare OS: エージェント、アプリ、ワークのためのオープンプラットフォーム

すべての組織には、使命、つまり存在理由があります。組織は、その使命を、専門用語、手順、システム、標準、および働き方とともに、人々に伝達します。人々は、このコンテキストを自身の経験と合わせて、使命に向かって取り組みます。 仕事は、コード、ドキュメントやスライド、人間関係、物理世界での成果など、さまざまな形をとることができます。 これらのうちいくつかは単純です。コードは実行されるか、されないかのどちらかです。エージェントは、過去数年間、このフィードバックループを使用して開発者にとって「機能する」コードを生成してきました。しかし、私たち残りの人々はどうでしょうか？ 組織の残りの部分に同じようなてこ入れをもたらすことは、より難しい問題です。エージェントは、会社のコンテキストを理解し、人々が仕事をするために使用するシステムにアクセスできる必要があります。それらは、そのコンテキストとアクセスを、組織をその使命に向かって進める仕事に変える必要があります。 だからこそ、私たちはCloudflare OSを作成しました。それは、すべての個人に、その会社を中心に構築されたエージェントとワークスペースを提供します。つまり、会社の仕組み、知っていること、そしてそれが依存しているシステムです。 今年の5月、私たちはCloudflareの全従業員にCloudflare OSの最初のバージョンへのアクセスを提供しました。エンジニアリング以外の多くの従業員を含む、あらゆる機能の数千人が、毎日それを使用してドキュメントやスライドを作成し、繰り返しタスクを自動化し、データを視覚化して仕事に役立てるための小さなアプリを構築しています。 Cloudflare OSはまた、Cloudflareのチームによって構築されたコンテキストとスキルの共有ライブラリをすべての人に提供しました。それは、私たちの専門用語、手順、および繰り返し作業を行うための最良の方法を、エージェントが従うことができる指示として捉えます。誰かがより良い方法を見つけたら、他の全員がそれを使用できます。 今日、私たちはCloudflare OSの新しいバージョンをオープンソース化しています。どの組織でもそれをデプロイし、内部システムに接続し、独自のプラットフォームにすることができます。 最初のバージョンから学んだこと 今日オープンソース化されるCloudflare OSは、CIOであるSam Rheaが彼のブログ記事で説明している、社内での最初のバージョンの運用から学んだことに基づいています。 最初のバージョンは、プライベートワークスペースを介してエージェントと協力する個人に焦点を当てていました。アプリは、内部システムに接続されたライブソフトウェアではなく、静的なものであり、ほとんどの決定論的なジョブでは、エージェントスキルを再度実行し、さらに多くのモデルトークンを消費する必要がありました。 コラボレーションは、より根本的な課題を露呈しました。MCPサーバーへのアクセスは、エージェントがどのツールを呼び出せるかを示しましたが、エージェントがどの基盤となるリソースを観察したかは示しませんでした。人々がワークスペース、アプリ、および出力を共有し始めると、コラボレーションが許可されていない情報へのアクセスを公開しないようにする必要がありました。 これらの問題を解決するために、私たちはCloudflare OSを新しい基盤の上に再構築しました。セキュリティはプラットフォームの一部である必要があり、アプリを構築したりエージェントを使用したりするすべての人が正しく実装する必要があるものではありませんでした。 その結果、実行する会社に属するように設計されたプラットフォームが生まれました。インターフェースをカスタマイズし、ツールを接続し、組織の働き方を捉えるスキルとコンテキストを追加できます。 Cloudflare OSの紹介 Cloudflare OSは、他の多くのAIツールと同様に、ブラウザでの会話から始まります。その違いは、各会話が組織がキュレーションしたコンテキストとスキルに基づいていることです。ワークスペースに目標を与えれば、その知識を活用し、組織がすでに使用しているツールやデータと連携して目標を達成できます。 Cloudflare OSは3つの部分を組み合わせています。 組織がキュレーションしたコンテキストとスキルに基づき、エージェントがコードを記述および実行できる分離されたランタイムを備えたエージェントワークスペース。 内部データおよびサービスへの安全なアクセスを可能にする新しいセキュリティおよびガバナンスフレームワーク。 人々が構築、共有、および変更を継続できる、個人的で変更可能なアプリのプラットフォーム。 会話から始まったものが、ドキュメント、アプリ、または作業を継続するワークフローになる可能性があります。 すべての人のためのエージェントワークスペース エージェントワークスペースは、組織の誰もが利用できるように設計されています。ブラウザで対話するため、開発者である必要も、ターミナルを使用する方法を知っている必要もありません。ワークスペースは、エージェントセッション、永続的な状態、出力とファイル、リソースアクセス、およびエージェントがコードを記述および実行できる分離されたランタイムを組み合わせます。 それらは、チームまたは会社が集めたキュレーションされたコンテキストとスキルをロードして提供されます。タスクごとに車輪を再発明する必要はもうありません。チームの誰かが何かを行うための最良の方法を見つけたら、誰もが利益を得られます。人々は、タスクを開始するたびに、同じプロセス、専門用語、およびベストプラクティスをモデルに説明する必要がなくなります。 できることの例： リサーチと質問 ワークスペースに、会社のコンテキストと利用可能にしたリソースを使用してトピックをリサーチするように依頼します。エージェントは、データセット全体をモデルのコンテキストウィンドウにプルするのではなく、コードを書いて情報を検索、フィルタリング、結合、および分析できます。 ドキュメント、スライド、スプレッドシートの作成 ワークスペースは、リサーチを編集を継続できるドキュメント、プレゼンテーション、またはスプレッドシートに変換できます。これらの出力は静的なファイルである必要はありません。それらはライブデータに接続されたまま、ソースが変更されると更新され、Google Driveなどの使い慣れた形式またはサービスにエクスポートすることもできます。 共同作業可能な接続済みアプリの作成 ドキュメントやスプレッドシートでは不十分な場合、エージェントは独自のインターフェース、ロジック、および状態を持つアプリを構築できます。アプリは、接続された会社のさまざまなリソースを使用し、複数の人が共同作業することをサポートできます。 決定論的なワークフローの実行 すべてのジョブに完全なエージェントセッションが必要なわけではありません。多くのジョブは、判断が役立つ1つまたは2つの場所を持つ既知のステップシーケンスです。ワークスペースは、これらのジョブを、予測可能なステップにはコードを使用し、価値を追加する場所にのみモデルを使用する、ほぼ決定論的なワークフローに変換できます。ワークフローは、オンデマンド、スケジュール、または接続されたシステムでイベントが発生したときに実行できます。 Cloudflare OSは、エージェントとアプリにGatekeepers（詳細はセキュリティセクションを参照）を介してシステムオブレコードへのガバナンスされたアクセスを提供します。また、組織がすでにMCPサーバーポータルを介して使用している既存のModel Context Protocol（MCP）サーバーもサポートしています。 内部データおよびサービスへの安全なアクセスを可能にする新しいセキュリティおよびガバナンスフレームワーク 人々が職場でAIの実験を始めると、最初の要求の1つは、会社のシステムへのAPIキーであることがよくあります。これは理にかなっています。AIが、人々が仕事をするために使用するシステムにアクセスできない場合、職場でそれほど役立ちません。 しかし、APIキーを人々とエージェントに渡すのは危険であり、スケーラブルではありません。キーは、制約、安全な共有、および監査が難しい、広範で長期間のアクセスをしばしば提供します。 MCPは、エージェントがこれらのシステムを使用するためのより良い方法を提供します。MCPサーバーは資格情報を保持し、キーをエージェントに直接渡すのではなく、定義されたツールのセットを公開できます。しかし、エージェントが呼び出せるツールを制御することは最初のステップにすぎません。MCPだけでは、エージェントがどの基盤となるリソースを観察したかはわかりません。エージェントは、システム間で情報を組み合わせ、それを制限の少ない場所に送信したり、元のリソースを見ることを許可されていない可能性のある人々にアプリや出力経由で公開したりできます。承認は、データがどこへ行くかを考慮する必要があります。 エージェントはアクセスなしで開始します Cloudflare Accessは、誰がCloudflare OSに入ることができるかを制御します。内部では、すべてのエージェントとアプリは何もアクセスせずに開始します。エージェントは特定のデータへのアクセスを要求でき、それを付与または拒否できます。生成されたコードは、そのリソースを型指定されたバインディングとして受け取ります。 const issues = await env.PROJECT.listIssues({ teamId: "ENG", state: "open", }); env.PROJECTは、特定のポリシーの下で特定のデータを使用する権限を表す機能です。資格情報は、エージェントおよび生成されたコードから完全に分離されたままです。 サーバーコードは、グローバルなアウトバウンドネットワークが無効になっているDynamic Workerで実行されます。クライアントコードは、ブラウザのサンドボックス化されたフレームで実行されます。どちらも、明示的に提供した機能を経由しない限り、インターネットに到達できません。 Gatekeepersはリソースを管理します