Novita AIは、UCバークレーで開催されたAgentic AI Summit 2026のスポンサーを務められたことを誇りに思います。2日間にわたるイベントでブースにお越しいただき、質問をいただき、エージェンティックAIの将来について議論できたすべての皆様に感謝いたします。
このサミットは、この分野が実際にどの方向へ進んでいるのかを反映しています。印象的なデモから、大規模に信頼性、安全性、そして繰り返し実行可能なシステムへと向かっています。しかし開発者にとって、より重要な収穫はイベント自体ではなく、エージェントを実際の業務に投入したときに一貫して表面化する一連の問題です。
キャプション：バークレーで開催されたAgentic AI Summit 2026でのNovita AI
Agentic AI Summit 2026とは？
このサミットは、エージェンティックAIの現状を示す良い指標です。議論はもはやプロンプトや自律性だけではありません。実行境界、ツール使用、プロダクトの人間工学的側面、評価、そしてコストについてです。
これは、ほとんどのエージェントの失敗がモデルの失敗だけではないからです。それらはシステムの失敗です。エージェントには、権限、状態、リトライ、観測可能性、そしてコードを安全に実行する場所が必要です。これらの要素が欠けていると、デモは良く見えても、ワークフローは壊れます。
エージェンティックAIがデモから実システムへ移行する理由
この移行は単純です。チームは、仕事について話すだけでなく、実際に仕事を納品できるエージェントを求めています。
つまり、開発者は今、以下の点を重視しています。
- ツールの境界と権限
- コードとブラウザ操作のための安全な実行
- 再現可能な評価
- 安定した、OpenAI互換のAPI
- クエリあたりのコストではなく、タスクあたりの推論コスト
エージェントがうまく計画できても安全に実行できなければ、プロダクション準備はできていません。実行できても、追跡、制限、またはコストが許容できなければ、やはりプロダクション準備はできていません。
キャプション：Novita AIは、ビルダーとエージェントのためのAIネイティブクラウドプラットフォームを展示しました
バークレーのエージェンティックAIサミット後に開発者が注目すべき5つのテーマ
| テーマ | なぜ重要か | 何をすべきか |
|---|---|---|
| エージェントインフラストラクチャ | エージェントにはプロンプトだけでなく、状態、ツール、ガードレールが必要 | モデルループの前に、まずランタイムを構築する |
| 安全な実行 | 信頼できないコードやブラウザ操作には分離が必要 | 副作用のあるものにはサンドボックスを使用する |
| オープンインターフェース | 互換性があれば移行コストが削減される | 可能な限りOpenAI互換APIを優先する |
| 観測可能性 | エージェントは1回の呼び出しではなく、ループの中で失敗する | ツール呼び出し、レイテンシ、リトライをログに記録する |
| コスト規律 | マルチステップエージェントは推論コストを何倍にもする | リクエストごとではなく、タスクごとのコストを追跡する |
大きなパターンは、エージェンティックAIがシステムエンジニアリングになりつつあるということです。
学生と研究者が今学ぶべきこと
学生であれば、計画、ツール使用、実行、エラー回復、測定可能な結果までを含む、完全なエージェントループを1つ、エンドツーエンドで構築することに集中してください。
研究者であれば、再現性と失敗分析に焦点を当ててください。有用な質問は「モデルはタスクを解決できるか」だけでなく、「環境が変わったときに何が壊れるか」です。
| 対象 | 次に習得すべき最適なスキル | 実践的なプロジェクト |
|---|---|---|
| 学生 | ツール使用と評価 | サンドボックス化されたワークスペースを持つコーディングエージェントを構築する |
| 研究者 | 再現性 | 異なるランタイム間で同じエージェントをベンチマークする |
| ビルダー | 信頼性 | 1つのワークフローにロギング、リトライ、コスト追跡を追加する |
キャプション：Novita AIチームは、サミットで開発者、学生、研究者と交流しました
Novita AIでAIエージェントの構築を始める方法
推論層と実行層を分離したい場合、Novita AIはそのスタックに適しています。
まずはLLM APIドキュメントから始めてください。Novita AIのAPIはOpenAI互換であり、ドキュメントには既存のChatCompletionおよびCompletionクライアントに対して、https://api.novita.ai/openai での同じ base_url の置き換えパターンが示されています。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/openai",
api_key="<Your API Key>",
)
次に、それを実行用のNovita Agent Sandboxと組み合わせてください。公式サンドボックスページでは、コーディングエージェント、ブラウザ自動化、コンピュータ操作、評価、長時間実行ワークフロー向けに、サブ秒起動と秒単位の課金が謳われています。
この分割こそが重要なアーキテクチャ上のアイデアです。
- 推論にはLLM APIを使用する
- 副作用にはサンドボックスを使用する
- 両方を観測可能に保つ
- 両方を反復可能なほど低コストに保つ
開発者、学生、研究者向けにエージェントを構築しているなら、それが現実と向き合っても壊れないスタックです。
キャプション：サミットでのNovita AIクレジット、スタートアッププログラム資料、ブース配布物
結論
バークレーのサミットは、エージェンティックAIがもはや単なる能力の問題ではないことを思い出させてくれます。それは実行品質の問題です。勝つチームは、エージェントをプロダクションシステムとして扱うチーム、すなわち、分離され、観測可能で、相互運用可能で、コスト効率の良いシステムとして扱うチームです。
今すぐ構築を始めるなら、モデルAPIから始め、サンドボックスを追加し、タスク全体のパスを測定してください。
最初のエージェントプロジェクトがPython主体であれば、モデル層を確定する前に 2026年、Pythonコーディングに最適なAI を比較してください。
よくある質問
バークレーのエージェンティックAIサミット2026からの主な収穫は何ですか？
エージェンティックAIがデモから、信頼性、権限、安全な実行を必要とするシステムへと移行していることです。
エージェントを構築するのにサンドボックスは必要ですか？
エージェントがファイルを書き込んだり、コードを実行したり、ブラウザやコンピュータ操作を使用する場合は、はい。
なぜエージェントアプリにNovita AIを使うのですか？
OpenAI互換のモデルアクセスと、実行用の独立したサンドボックス層を提供するからです。
最初に何を構築すべきですか？
ロギング、リトライ、明確な成功指標を備えた、1つのエンドツーエンドのエージェントワークフローです。
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