BAND、AIエージェントの調整レイヤーを構築するために1,700万ドルのシードラウンドを調達

BANDは、Sierra Ventures、Hetz Ventures、Team8のバックアップを受けた1,700万ドルのシードラウンドでステルスモードから登場しました。これは、企業AIにおける最も見過ごされがちな課題の1つに取り組むことになります。

問題は、エージェントを構築することではありません。エージェントが一緒に作業できるようにすることです。

企業がエンジニアリング、セキュリティ、運用ワークフローにわたって増え続ける数のAIエージェントを展開するにつれて、調整がボトルネックになっていることが明らかになっています。協調システムとして機能するはずのものが、ツールの断片化されたネットワークになってしまい、チームが手動でコンテキストを渡し合い、スケーラビリティのない繊細な接続を維持することになります。

BANDのアプローチは、エージェントのための専用のインタラクションレイヤーを導入することで、そのギャップを直接解決することに焦点を当てています。

単一エージェントからシステムへの移行

企業AIの最初の波は、スタンドアロンのツールで定義されていました。コピロットとタスク固有のエージェントは即時の価値を提供しましたが、基本的に互いに隔離されていました。

そのモデルはすでに限界を示しています。組織は、現在、多くのエージェントシステムを実験しています。ここでは、さまざまなエージェントが計画、実行、監視、最適化を担当します。理論的には、これにより、より強力で柔軟なワークフローが可能になります。実践的には、新しい複雑さの層が導入されます。

共有されたコミュニケーションの方法がない場合、これらのエージェントは手動での調整に頼らざるを得ません。開発者はワークフローを縫い合わせ、システム全体でコンテキストを維持し、個々のエージェントではなく、それらの相互作用から生じる障害をトラブルシューティングすることになります。協調的なシステムであるはずのものが、断片化された部分のコレクションのように動作することになります。

これがBANDが参入する環境です。

インタラクションレイヤーの構築

BANDのプラットフォームは、既存のフレームワークとツールの上に配置されるように設計されており、エージェントがどのように、どこで構築されたかに関係なく、コミュニケーションとコラボレーションを可能にします。エージェントがLangChainやCrewAIなどのフレームワークを使用して開発された場合、SaaSプラットフォームに埋め込まれた場合、または独立したアシスタントとして動作した場合、目標は、共有されたインタラクションレイヤーを提供することです。

これにより、多くのエージェントシステムの構築方法が変わります。エージェント間の接続をハードコーディングするのではなく、開発者は、エージェントが相互に発見し、コンテキストを交換し、タスクを動的に委任することができる共通のインフラストラクチャに頼ることができます。結果として、壊れやすい統合からより柔軟でリアルタイムのコラボレーションへのシフトが起こります。

プラットフォームのもう1つの重要な側面は、ガバナンスです。エージェントがより多くの責任を負うにつれて、可視性が重要になります。企業は、決定がどのように下されるか、タスクがどのようにシステム間で渡されるか、制御境界がどこにあるかを理解する必要があります。BANDは、ランタイムレベルでの監視を導入することでこれに対処し、チームがインタラクションを監視し、必要に応じて介入できるようにします。

調整がボトルネックになる理由

BANDの立ち上がりのタイミングは、AIの展開方法のより広範な変化を反映しています。

企業の採用は加速しており、AIはますますコアアプリケーションに埋め込まれています。しかし、モデル機能は急速に進化しましたが、複雑なエージェントエコシステムを管理するために必要なインフラストラクチャは、後手に回っています。これにより、不均衡が生じます。エージェントがより多く展開されますが、スケーラブルまたは信頼性の高いシステムはほとんどありません。

結果として、調整が、能力ではなく、制限要因になります。システムは、個々のエージェントが非効率的であることではなく、構造化されたかつ予測可能な方法で協調して動作できないため、失敗します。ガバナンスは未熟で、相互運用性は一貫性がなく、調整の多くはまだ手動での介入に依存しています。

これらの問題に対処するには、インクリメンタルな改善だけでは不十分です。多エージェント環境用に特別に設計された新しいインフラストラクチャ層の必要性を示唆しています。

ツールから「エージェントのインターネット」へ

BANDの長期的なビジョンは、企業内のシステムを超えて、プラットフォームをサポートすることです。組織内のエージェントだけでなく、SaaSプラットフォーム、パートナーエコシステム、さらには個人のAIアシスタントを接続することを目指しています。

これは、より広範な「エージェントのインターネット」への進化を示唆しています。ここでは、ソフトウェアシステムが、今日のWebサービスと同様に、自律的に相互に作用します。この環境では、ワークフローは、単一の組織に限定されません。エージェントは、企業、システム、個人の間で調整し、リアルタイムで動作するダイナミックなネットワークを形成します。

そのビジョンはまだ発展途上ですが、より多くの組織が多エージェントアーキテクチャを実験するにつれて、方向性が明らかになってきています。

AIスタックの新しい層

コンピューティングの大きな変化は、すべての基盤となる層が存在することによって、静かに支えられてきました。インターネットは、Webサイトだけでなく、システムが信頼性の高い方法で通信できる共有プロトコルによって拡大しました。クラウドコンピューティングは、分散インフラストラクチャを管理できるオーケストレーション層が存在するまで、実用的ではありませんでした。モバイルエコシステムは、アプリケーションとサービスを接続する標準化されたインターフェイスに依存していました。

多エージェントAIシステムも、同様のギャップを明らかにしています。業界は、ますます高度なエージェントを構築することに迅速な進歩を遂げてきましたが、展開後にこれらのエージェントがどのように調整されるかについては、はるかに少ない注意が払われています。結果として、多くの企業システムは、調整されたワークフローではなく、断片化されたコンポーネントのコレクションのように見えます。複雑さは、エージェント自体ではなく、それらの間の相互作用から生じます。

調整は機能ではありません。インフラストラクチャです。エージェントがコンテキストを交換し、タスクを委任し、定義された境界内で動作できる一貫した方法がない場合、少数の展開を超えてスケーリングすることは困難です。これが、インタラクションレイヤーの概念が形をとり始める場所です。まだ完全に定義されたカテゴリではありませんが、AIスタックの必要な進化です。

BANDは、その必要性が無視できなくなる時期にこの空間に入ってきています。企業アーキテクチャの標準的な部分になるかどうかはまだわかりませんが、解決する根本的な問題はすでに明らかです。