AI Agent のネイティブサポートを追加
Chris ChenAI Agent は開発者の標準的なニーズになりつつありますが、開発・デプロイには依然として無視できないハードルがあり、自前で組み合わせなければならないインフラが少なくありません。EdgeOne Makers（EdgeOne Pages の名称変更）は、これまでの Web フルスタック機能に加えて Agent のネイティブサポートを追加し、Agent 開発を Web アプリケーション開発と同じくらい簡単にします。開発者はビジネスロジックに集中し、インフラはプラットフォーム側で一括して引き受けます。同じプロジェクト内で Web と Agent のコードを同時にデプロイでき、ドメインや設定など、デプロイと観測の仕組み一式を共有します。
今回のアップグレードで追加される機能
Agent ランタイム。Agent Runtime を提供し、Claude Agent SDK、OpenAI Agents、LangGraph、DeepAgents、CrewAI などの主要フレームワークをそのまま実行できます。handler の書き方は各フレームワークのネイティブな流儀のまま、プラットフォーム側で新たな SDK 抽象は導入しません。
セッションストレージ。context.store は各フレームワークのネイティブなセッションストレージ型をそのまま公開します。例：OpenAI Agents では Session、LangGraph では BaseCheckpointSaver が得られます。各フレームワークは標準では抽象プロトコルしか提供せず、永続化実装は通常自分で Postgres などのクラウドストレージを繋ぐ必要があります。Makers は最下層でプラットフォームの Blob ストレージにより一括して受け持つため、別途サービスを有効化する必要はありません。
ツールとサンドボックス。files_* や browser_* などのよく使うツールを各フレームワークのネイティブプロトコルでラップして用意しています。tools 配列に入れるだけで使えます。下層のサンドボックスは会話のライフサイクル単位で管理され、初回呼び出し時にマイクロ VM を遅延起動、同一会話内で再利用、タイムアウト時に回収します。カスタムツールは context.sandbox の原子インターフェースで自由に組み合わせられます。
モデルゲートウェイ。個別に API Key を申請する必要はなく、主要モデルを開封即座に呼び出せます。すぐに動作確認できるよう、期間限定で一定量のモデルトークンを進呈しており、自分の Key への差し替えにも対応します。
リアルタイム可観測性。edgeone makers dev でローカルデバッグパネルが立ち上がります。追加の計測コードを書かなくても、リクエストごとの LLM 呼び出し、ツール呼び出し、セッションの読み書きが自動的にチェーン化されて確認できます。ローカルと本番で同じ観測体系を共有します。
はじめ方
edgeone makers create でテンプレートを取得し、ローカルで edgeone makers dev を起動すればそのまま開発できます。テンプレートは主要なフレームワークに加え、Python と JavaScript のフレームワーク非依存な最小サンプルもカバーしています。テンプレート一覧から自分のアカウントへワンクリックデプロイすることも可能です。
より詳しい使い方や設計思想については、記事 「数行のコードで本番品質の Agent を書く」 を参照してください。