Agent 37 Cloud
Agent 37 · コーディング
Agent 37 Cloudは、AIエージェント向けのホスト型サンドボックスプラットフォームだ。エージェントホスティングAPIを1回呼び出すだけで、利用者一人ひとりに常時稼働の隔離されたコンピュータが渡される。ファイル、メモリ、ターミナルアクセス、そしてGmail、Slack、1000以上のアプリへの接続を備える。自前のサーバーを運用せずにエージェント製品を出したいチーム向けの作りだ。支払うのは、各サンドボックスが使う計算資源とディスクだけである。 なぜこれが重要か。エージェントを1つ動かすのは簡単だ。1000個を動かすのは簡単ではない。
Agent 37 Cloud について
Agent 37 Cloudとは
Agent 37 Cloudは、エージェント製品をその上に築くための基盤だ。自分でサーバーを堅牢化してスケールさせる代わりに、1つのエンドポイントを呼ぶと、顧客ごとに新しいサンドボックスが現れる。動かすエージェントフレームワークは自由に選べる。OpenClaw、Hermes、Claude Code、Codex、あるいは自作のものでもよい。サンドボックスは削除するまでファイル、メモリ、接続済みツールを保持するので、エージェントは数日後にタスクを再開しても自分のメモを見つけられる。
これが解く問題は、「動くデモ」と「売れる製品」の間の隔たりだ。エージェントを1つ動かすのは簡単だ。1000個を、それぞれ隔離して正しく課金しながら動かすとなると、ほとんどのチームがここで止まる。Agent 37は隔離、モデルのルーティング、計量、課金の配管を肩代わりする。すべてを。顧客ごとに。
最大の制約は、これが開発者向け製品であり、ノーコードのビルダーではない点だ。APIに対してコードを書く必要があり、料金は定額月額ではなく従量で測られるため、コストはサンドボックスの稼働量に応じて増える。ドラッグ＆ドロップでエージェントを作りたいなら、これは向かない。
はじめかた
- Agent 37のダッシュボードでアカウントを作り、カードを登録して1ドルの登録クレジットを受け取る。
- APIキーを取得し、
agent37-hermesのようなテンプレート名を付けてhttps://api.agent37.com/v1/instancesへリクエストを送る。 - レスポンスからサンドボックスのidとポートURLを読み取り、必要なだけのセッションでそのサンドボックスにメッセージを送る。
- 任意でGmail、Slack、Notionなどのアプリを接続するか、自分のモデルキーを持ち込む。
- 自分のブランドで出荷し、利用量を前払い残高から差し引かせる。
AIツール情報
Agent 37 Cloudの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- エージェント製品を作る開発者
- ブランド化したAIエージェントを売るスタートアップ
- エージェントの負荷が断続的に膨らむチーム
タスク
- 顧客ごとに隔離環境を1つ用意する
- 後で再開する長時間のエージェントジョブを走らせる
- ライブのターミナル、デスクトップ、ファイルブラウザを埋め込む
- エージェントを日常のアプリにつなぐ
シーン
- 多くの利用者へ拡張する必要があるMVPを出す
- 文脈を覚える個人エージェントを利用者に持たせる
- 無人でのスケジュール作業
主な機能
呼び出し1回で顧客ごとに1サンドボックス
中心の考えは単純だ。リクエストを送ると、利用者ごとに永続的なエージェントサンドボックスが手に入る。ファイルシステム、ディスク容量の上限、独自のメモリを備えた隔離されたコンピュータだ。そのサンドボックスは削除するまでセッションをまたいで残る。これが、常時稼働のエージェント製品を配管の手作りなしで可能にする。
セッションをまたぐ永続状態
エージェントは会話の間もファイルとメモリを保つ。タスクが長引いても、利用者が1週間後に戻っても、作業内容はディスク上に残っている。タスク途中でタイムアウトしないので、エージェントが本物の作業を終えるのにもっと時間が要るとき、時計と格闘せずに済む。ここは重要だ。長い仕事はタイマーをほとんど気にしない。
どのモデルでも、自分のキーでも提供元のキーでも
モデル呼び出しはAgent 37のゲートウェイ経由でルーティングするか、自分のAPIキーを持ち込める。自分のキーでの支出は残高に触れない。ゲートウェイを使う場合、モデル、検索、連携は同じ前払いプールから差し引かれ、サンドボックスごとに設定する支出上限がかかる。
連携とカスタムスキル
エージェントはGmail、Slack、Notion、その他1000以上のアプリに接続し、すべてプラットフォームがルーティングと計量を担う。カスタムテンプレートで自分のスキル、プロンプト、ツールを事前導入することもできるので、新しいサンドボックスは自分の固有の仕事のやり方を最初から知った状態で起動する。
ファイル、シェル、埋め込みUI
利用者はファイルをアップロード、ダウンロードし、シェルコマンドを実行し、署名付きURLで埋め込んだライブのターミナル、デスクトップ、ファイルブラウザの中で作業できる。つまり、単なるチャットボックスではなく、本当に作業できる環境を自社製品の中で提供できる。
ストリーミングイベントとスケジュール実行
テキスト、推論、ツールの動きはServer-Sent Eventsでライブ配信されるので、インターフェースはエージェントが今何をしているかをその場で表示できる。別途、エージェントにcronスケジュールを与えて無人で走らせ、好きなときに結果を読むこともできる。
既定で信頼しない前提のセキュリティ
各サンドボックスはgVisorで強制され、独自のファイルシステムと厳格なディスク上限を持つため、テナント同士は互いを見られない。ホストに公開ホスト名はなく、すべての通信はTLSでCloudflareのエッジを通って入り、外向き通信は公開インターネットのみにファイアウォールで制限される。データは保存時に暗号化され、同社はプロンプト、ファイル、ターミナルセッションを収集しないと述べている。
メリットとデメリット
メリット
- 顧客ごとの隔離が標準で組み込まれており、マルチテナンシーを自分で解かなくてよい。
- サブスクリプションもプラン料金もない従量課金なので、休止中のエージェントはディスク分しかかからない。
- ホワイトレーベル対応により、OpenClawとHermesのエージェントを自社ブランドで再販できる。
- 自分のモデルキーを持ち込めば、その支出は前払い残高に乗らない。
- 永続サンドボックスは長時間およびスケジュールのエージェント作業をタイムアウトなしで処理する。
デメリット
- 開発者向けAPIなので、エンジニアの助けがないチーム向けのノーコードビルダーはない。
- 従量課金は定額月額プランより予測が難しい。常時稼働のサンドボックスが多ければなおさらだ。
- 無料枠は1ドルのクレジットだけなので、実規模で評価するとすぐにコストがかかる。
よくある質問
AIエージェントのサンドボックスをホストする。APIを呼ぶと、顧客一人ひとりに別々の隔離されたコンピュータを用意し、ファイル、メモリ、ターミナルアクセス、アプリ連携を備えさせる。そのサンドボックスの上に自社製品を築く形だ。
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Forefront · コーディングForefrontはオープンソースAIで構築するためのウェブプラットフォームだ。主要なオープンソース言語モデルを自分のデータで微調整し、性能を評価し、API経由で実行したり、エクスポートして自分でホストしたりできる。クローズドなプラットフォームの手軽さを求めつつ、モデルとデータの所有権にはこだわる開発者が対象だ。
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Tricentis · コーディングTestimは、Web・モバイル・Salesforceアプリ向けにエンドツーエンドテストを構築して実行するAIテスト自動化プラットフォームだ。機械学習を頼りに、インターフェースが変わってもテストを安定させ、チームが壊れたセレクターの修正に費やす時間を減らす。今日から使い始められる自動テストツールとしては悪くない。ブラウザで操作を録画してテストを作り、より細かい制御が必要なときはJavaScriptを足す。忙しいQAチームにとって堅実な選択肢である。