Novita AIは、UCバークレーで開催されたAgentic AIサミット2026にスポンサーとして参加できたことを誇りに思います。2日間のイベント中、ブースを訪れて質問したり、エージェント型AIの行方について議論したりしてくださった皆様にお会いできて嬉しく思います。
このサミットは、この分野が実際にどこへ向かっているかを反映しています。印象的なデモから、大規模環境でも確実に、安全に、繰り返し実行できるシステムへ。しかし開発者にとってより重要な示唆は、イベント自体ではなく、エージェントが実際の現場で使われるようになったときに必ず表面化する問題群です。
キャプション: バークレーで開催されたAgentic AIサミット2026でのNovita AI
Agentic AIサミット2026とは?
このサミットは、エージェント型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にとどまりません。実行境界、ツール利用、プロダクトの使いやすさ、評価、コストが主題です。
これが重要なのは、エージェントの障害のほとんどがモデル単体の障害ではなく、システムの障害だからです。エージェントには、権限、状態、リトライ、可観測性、そしてコードを安全に実行できる場所が必要です。これらの要素が欠けていると、デモは見栄えが良くても、ワークフローは壊れます。
エージェント型AIがデモから実システムへ移行する理由
移行の理由は単純です。チームが求めているのは、作業について語るだけでなく、実際に作業を完了して成果を出せるエージェントだからです。
つまり、開発者は現在次の点を重視しています:
- ツール境界と権限
- コードとブラウザ操作の安全な実行
- 再現可能な評価
- 安定したOpenAI互換API
- クエリごとのコストではなくタスクごとの推論コスト
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、本番運用には耐えられません。実行できても、追跡・制限・予算内での運用ができなければ、それも本番運用には耐えられません。
キャプション: Novita AIは、開発者とエージェント向けのAIネイティブクラウドプラットフォームを紹介しました
バークレーのAgentic 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 | 重要な理由 | 取るべきアクション |
|---|---|---|
| エージェント基盤 | 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ランタイムを先に構築する |
| 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 | 副作用を伴うものにはサンドボックスを使用する |
| オープンなインターフェース | 互換性があれば移行コストを削減できる | 可能な限りOpenAI互換APIを優先する |
| 可観測性 | エージェントは一度きり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増大させる | リクエスト単位ではなくタスク単位でコストを追跡する |
大きな傾向として、エージェント型AIはシステムエンジニアリングになりつつあります。
学生と研究者が今学ぶべきこと
学生の方は、完全なエージェントループをエンドツーエンドで1つ構築することに集中してください。計画、ツール使用、実行、エラー回復、そして測定可能な成果です。
研究者の方は、再現性と障害分析に集中してください。有用な問いは「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 | 次に学ぶべきスキル | 実践プロジェクト |
|---|---|---|
| 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で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 |
| 開発者 | 信頼性 | 1つのワークフローにログ、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、研究者と対話しました
Novita AIでAIエージェントの構築を始める方法
推論レイヤーと実行レイヤーを分離したい場合、Novita AIはそのスタックにうまく適合します。
まずLLM APIドキュメントから始めましょう。Novita AIのAPIはOpenAI互換であり、ドキュメントには、既存のChatCompletionクライアントとCompletionクライアント向けに、base_urlをhttps://api.novita.ai/openaiへ変更するだけの同じ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、実行にはNovita Agent Sandboxを組み合わせます。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、サブ秒の起動時間と秒単位の料金体系を特徴として位置づけています。
この分離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
- 両方を可観測に保つ
- 両方を反復開発できるほど低コストに保つ
開発者、学生、研究者向けのエージェントを構築しているなら、それが現実の運用に耐えるスタックです。
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
まとめ
バークレーのサミットは、エージェント型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、エージェントを本番システムとして扱うチーム、つまり分離され、可観測で、相互運用可能で、手頃なコストを備えたシステムとして扱うチームです。
今構築しているなら、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。
よくある質問
バークレーのAgentic AIサミット2026の主なポイントは何ですか?
エージェント型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移行していることです。
エージェント構築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/コンピュータ操作を行うなら、はい。必要です。
エージェントアプリにNovita AIを使う理由は何ですか?
OpenAI互換のモデルアクセスに加え、実行用の独立したサンドボックスレイヤーを提供するからです。
最初に何を構築すべきですか?
ログ、リトライ、明確な成功指標を備えたエンドツーエンドのエージェントワークフローを1つ構築しましょう。
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