■ 1. 自社専用AI OSという構想
- 目指す姿:
- 自社向けのAIオペレーティングシステムを構築するという構想
- 全社員にエージェントとワークスペースを提供し、自社の業務知識やシステムに合わせて設計する
■ 2. オープンソースでの自社展開
- 展開の自由度:
- オープンソースであり、自由にカスタマイズして自社のものにできる
- 自社アカウントにCloudflare OSをデプロイし、社内システムと接続する
- 自社の用語、ポリシー、業務の進め方に合わせて形を変えられる
- 技術基盤:
- Cloudflare OSはWorkers上で稼働し、エージェントコードはDynamic Workersで隔離される
- Cloudflare Accessにより利用者を制御できる
- AI Gatewayを通じて任意のモデルを利用でき、ルーティングと支出を一元管理できる
■ 3. 業務知識のキャプチャ
- 知識の共有資産化:
- 自社の用語、手順、最善とされる業務の進め方を、エージェントが従える共有コンテキストとスキルに変換する
- 一人が良い方法を見つければ、全員がその恩恵を受けられる
■ 4. エージェントの隔離とデータ保護
- 基本方針:
- エージェントを隔離し、データを非公開に保つ
- すべてのエージェントとアプリは、何にもアクセスできない状態から始まる
- サンドボックス化されたコードは、提供されたリソースを通じてのみインターネットや自社システムにアクセスできる
- Gatekeeperの役割:
- 認証情報を保持する
- ポリシーを適用する
- 読み取った内容を記録する
- アクションを仲介する
- 既存資産の統合と共有範囲:
- MCP Server Portalsにより、既存のMCPサーバーをAccessポリシーの管理下に置ける
- 共有された成果物は、その情報源にアクセスできる人にのみ利用が限定される
■ 5. 3つの設計原則
- 01 強力な隔離:
- 各エージェントは自身のサンドボックスと自身のストレージで動作する
- インターネットを使用できず、他のアプリにも到達できない
- 02 狭い範囲のアクセス:
- Gatekeeperはシステム全体ではなく特定のリソースへのアクセスを許可する
- フィールドやアクションを制限でき、書き込みには人による承認を必須にできる
- 03 共有時も非公開を維持:
- 共有アプリは、その背後にあるデータへのアクセス権をすでに持つ人のみが利用できる