Bevel
Bevel · コーディング
Bevelは、企業向けAIエージェントのためのベンダー非依存の制御プレーンであり、2024年に設立されたミュンヘンのチームが開発した。企業が自社のエージェント、コンテキスト、スキル、ツール、権限、アイデンティティを自前のリポジトリ内の素のファイルとして定義し、それらをMCPまたはUTCP経由で任意のエージェントランタイムに提供できる。狙いは単純だ。エージェントが他人の製品の中に住んでいるなら、それは本当に自分のものではない。Bevelは、信頼できる情報源を自社のインフラに置こうとする。
Bevel について
Bevelとは何か
Bevelは、企業の知識と、従業員がたまたま使っているAIランタイムとの間に挟まるインフラ層である。指示をベンダーの設定に散らし、ツールの配線をベンダーごとのコネクタパネルに置き、知識をベンダーごとのグラウンディングストアに置く代わりに、Bevelはそれらすべてを、自分が管理するGitリポジトリ内のMarkdownとYAMLのファイルとして保つ。
この製品は、エージェントの完全な仕様として4つのものを扱う。何を知っているか、どう動くか、何をしてよいか、誰として振る舞うか。コンテキスト、スキル、ツール、権限、アイデンティティは、それぞれ他のコードと同じように差分を取り、レビューし、版管理できる成果物になる。
主な制約は適用範囲にある。Bevelは、すでに本番でエージェントを動かしている企業のエンジニアリングチームと運用チームを対象にしており、手軽なチャットボットを求める個人や小規模チーム向けではない。公開された料金はなく、サイトに無料プランの記載もなく、セットアップはGit、YAML、MCPに慣れていることを前提とする。大変そうに聞こえるなら、実際に大変だろう。想定読者にとっては、そこが要点である。
はじめ方
- エージェントのファイルを入れるGitリポジトリを用意し、知識、スキル、ツール、エージェント、アクセス方針ごとにフォルダを分ける。
- コンテキストは知識ノードとして、手順はMarkdownのスキルとして書き、差分で読めてレビューできる状態にする。
- ツールのマニフェストを宣言し、秘密情報はBevelにボールトで保持させる。そのうえで、どのエージェントがどのファイルを読めて、どのエンドポイントを呼べるかを定めるアクセスルールを書く。
- 各エージェントを、独自の資格情報とスコープを持つ名前付きのアクターとして定義し、あらゆる操作をそのエージェントに帰属させる。
- 好みのランタイムを接続し、MCPまたはUTCP経由で許可された範囲だけを読ませる。
AIツール情報
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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
- プラットフォームエンジニアとDevOpsエンジニア。エージェント基盤を担い、あらゆる変更に版管理、レビュー、ロールバックを求める。GitとYAMLへの習熟が前提となる。
- 企業のIT責任者とセキュリティ責任者。AIエージェントの権限とファイル単位のアクセスルールが共有サービスアカウントを置き換え、具体的に管理できる対象が生まれる。
- 複数ベンダーにまたがってエージェントを動かすチーム。単一のガバナンスされた窓口を求め、ランタイムの切り替えで既存のエージェントのコンテキスト管理を失わずに済む。
タスク
- エージェントのコンテキストを集約する。知識ノードが出典を持つため、ある事実がどこから来て、いつ最後に検証されたかが分かる。
- ツールアクセスを統制する。アクセスルールが、どのエージェントがどのファイルを読めて、どのエンドポイントを呼べるかを決め、変更はレビューを通る。
- スキルを標準化する。手順は素のMarkdownとして存在し、プロセスの担当者がベンダーのコンソールに触れずに読んで編集できる。
シーン
- エージェントをベンダーの閉じたプラットフォームから移す。コンテキストとスキルはファイルであってプラットフォーム依存ではないため、そのまま持ち運べる。
- エージェントが何をしたかを監査する。名前付きのアイデンティティとスコープにより、あらゆる操作を特定のエージェントまで追跡できる。
- 新しいランタイムを導入する。同じガバナンスされた窓口が、従業員がすでに使うツールにも、無人で動くものにも対応する。
主な機能
gitベースの信頼できる情報源
このgitベースのエージェントプラットフォームは、知識、スキル、ツール、エージェント、アクセス方針をリポジトリに保つ。ブランチ、変更リクエスト、差分は自作のレビュー体系ではなくGitから来るため、既存のワークフローとツールがそのまま使える。あらゆる編集は版管理され、巻き戻せる。
ベンダー非依存の制御プレーン
Bevelは、ひとつのランタイムに縛りつけない。同じ定義をClaude Code、Cursor、ChatGPT、opencode、バックグラウンドエージェント、セルフホストのプラットフォーム内エージェントに提供する。ツールを変えても何も壊れない。築いたコンテキストとスキルを作り直す必要はない。
出典を伴うコンテキスト
知識は型付きノードとして保存され、事実ごとに、どこから来て、最後に誰が触り、いつ検証されたかを追跡する。ノードはグラフにまとまり、それをたどり、一括更新し、ダッシュボードを作れる。なぜ重要か。チームは、エージェントがある事柄をなぜ信じたのかを説明する必要がある。ここが、主張と監査証跡の分かれ目である。
手順として書かれたスキル
スキルは設定ファイルに埋もれたプロンプト断片ではない。プロセスの担当者が読め、差分でレビューできる、素のMarkdownで書かれた手順である。これによりランタイムをまたいで持ち運べる。担当者が変わるときの引き継ぎも楽になる。
ツール、権限、秘密情報
ツールマニフェストがエージェントの呼べる範囲を宣言し、秘密情報はコネクタパネルに貼るのではなくボールトに置く。アクセスルールは、どのエージェントがどのファイルを読めて、どのエンドポイントを呼べるかを明記する。AIエージェントのガバナンスの大半はここにある。変更は他のすべてと同様にレビューを通るため、設定を誤った権限がひとつ、気づかれずにすり抜けることはない。
エージェントごとのアイデンティティ
各エージェントは、独自の資格情報とスコープを持つ名前付きのアクターであり、共有のサービスアカウントではない。共有ログインでもない。あらゆる操作が特定のエージェントに帰属し、まずい出力をその源までたどる必要があるときに効いてくる。
メリットとデメリット
メリット
- エージェントの定義を自前のリポジトリに保つため、保管のためにベンダーの製品に依存しなくて済む。
- コンテキスト、スキル、ツール、権限、アイデンティティを、ベンダーごとに分かれたパネルではなく、まとめて扱う。
- 成果物がファイルなので、Gitベースのレビュー、差分、ロールバックがそのまま付いてくる。
- エージェントごとの資格情報とファイル単位のアクセスルールにより、セキュリティチームが監査できる具体的な対象ができる。
- MCPとUTCP経由で複数のランタイムに対応し、ツール切り替えのコストを下げる。
デメリット
- 公開された料金も無料プランの記載もないため、予算計画はまずベンダーとの相談から始まる。
- セットアップはGit、YAML、MCPへの相応の習熟を前提とし、非技術者向けのドラッグ&ドロップの導入はない。
- 企業向けであるため、個人や小規模チームには必要以上に重く感じられる。
よくある質問
Bevelは、自前のGitリポジトリ内のファイルとしてAIエージェントを定義し、その定義をMCPまたはUTCP経由で任意のエージェントランタイムに提供する制御プレーンである。コンテキスト、スキル、ツール、権限、アイデンティティをひとつの場所で扱う。
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Bevelの代替ツール
Forefront
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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StartKit.AI · コーディングStartkitは、AI SaaSとAIラッパー製品を作るためのボイラープレートだ。面倒な部分をあらかじめ配線済みにしたAIスタートアップボイラープレートと考えればいい。認証、StripeとLemon Squeezyの決済、利用制限、トランザクションメール、そしてOpenAI、Anthropic、Groq、Llamaと通信するAI APIスターターキットが含まれる。リポジトリをクローンして価格を設定し、ユーザーが実際にお金を払う部分に取りかかれる。ReactとTailwind上のNext.jsで作られているため、ボイラープレートコードの多くはすでに見慣れたものだ。
Testim
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。