コンポーザブルインテグレーションから管理されたエージェント型エンタープライズへ

Agentic Enterprise への移行は、クラウドの黎明期以降で最も重要なアーキテクチャの移行を表します。これまでにないレベルの生産性と自動化が約束される一方で、ガバナンス、セキュリティ、運用の複雑さに関連する重大な課題も発生します。断片的なアプローチ (統合戦略を使用せずにエージェントをサイロに配置する) を使用すると、技術的負債と組織の混乱に直接つながります。

中央管理プレーンを使用せずにエージェントをリリースすると、システムへの直接アクセスによるセキュリティの脆弱性、エージェントのインタラクションとアクションの監視の欠如、冗長なポイントツーポイントインテグレーションによる高コストなど、重大な運用リスクが生じます。このサイロ化された展開戦略は、規模を拡大して管理するのが困難な脆弱な環境を招きます。持続可能なモデルには、エージェント統合とガバナンスのための統一プラットフォームが必要です。

_MuleSoft_は、包括的で統合されたオープンなプラットフォームを提供し、企業の道のりを自信を持って導きます。エージェントアクションの基盤として企業の既存の API ランドスケープを活用し、信頼できる AI を駆使した開発ライフサイクルを通じて新しいエージェント対応アセットの作成を加速します。モデルコンテキストプロトコル (MCP) や Agent2Agent (A2A) プロトコルなどのオープン標準に対するエンタープライズグレードのサポートにより、AI の状況がどのように進化しているかに関係なく、これらのアセットを簡単なコマンドと複雑なマルチエージェントコラボレーションの両方でアクション可能にします。MuleSoft Agent Fabricは、エージェントエコシステム全体を検出、オーケストレーション、管理、監視するソリューションを提供します。この統合アプローチにより、_MuleSoftエージェント ファブリック_は、信頼できるAIエージェントのネットワークを拡張するための実証済みの基盤を提供します。これにより、AIの約束が具体的で自動化されたビジネス上の成果に変換され、インテリジェントなエンタープライズの可能性を最大限に引き出すことができます。

確立された API 主導の接続の 3 階層アプローチ (システム API、プロセス API、エクスペリエンス API) は、エージェントのアクション性を構造化するための強力なフレームワークを提供します。

• システムAPIは、基盤となる記録システムへの一貫性のある安全で抽象化されたインターフェースを提供します。エージェントをバックエンドプロトコルとデータモデルの複雑さから切り離し、すべてのエージェントアクションが管理された信頼性の高いエンドポイントで実行されるようにします。
• プロセスAPIは、複雑な複数ステップのビジネスロジックをカプセル化します。エージェントは、販売注文の作成、在庫の確認、出荷の開始の背後にある複雑なオーケストレーションを理解する必要はありません。基盤となる複雑さを処理することなく、プロセス API (「プロセス注文」など) を使用できます。プロセス API は、エージェントがビジネスプロセスを実行するための安全でトランザクション可能なメカニズムを提供します。これにより、必要なエージェントの推論が大幅に削減され、ビジネスルールが一貫して適用されるようになります。
• 従来、エクスペリエンス API は特定の UI アプリケーション (Order Management App など) を提供するように設計されていますが、エージェントのコンテキストリッチアクションとして再利用することもできます。これにより、エージェントはダウンストリームシステムに複数回コールすることなく、特定のタスクを実行するための重要な情報を得ることができます。

エージェント対応のツールと機能に対する需要の増大に対応するため、企業はコンポーザブルな基盤となるAPIとインテグレーションの開発を加速する必要があります。_MuleSoft_は、生成AIを開発ライフサイクルに直接組み込むことでこの課題に対処しています。これにより、AIを使用して他のエージェントが利用する高品質のアセットを構築する好循環が生まれます。

開発者にとって、MuleSoft Vibesは、インテグレーション開発の最も反復的な側面を自動化し、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたって統合されたエージェント インターフェイスを提供することで、インテリジェントなパートナーとして機能します。開発者は、Anypoint Code BuilderのMuleSoft Vibesを使用して、信頼できる_Einstein AIパイプライン_によって提供される生成機能を操作します。これにより、AI支援の開発プロセスがスムーズかつ効率的になります。このパイプライン(IGES(推測グラフ実行サービス))は、高品質の結果を得るために使用される複数フェーズのプロセスです。グラウンディング、検証、エラー訂正、厳格な評価で構成されます。

• _MuleSoft Vibes_の生成フロー機能は、_Agentforce AI_フレームワーク上に構築されています。自然言語ビジネスロジック (ユーザープロンプト) を機能的な Mule アプリケーションに変換します。_IGES パイプライン_は、次のステップで構成されます。
  • 会話履歴概要: LLM は、現在のプロンプトとユーザーの以前のメッセージを分析し、ユーザーのインテントと会話履歴を取得する概要プロンプトを作成します。この統合されたプロンプトにより、後続のデータ取得および生成ステップの精度が向上します。
  • ベクトルデータベースからのフローセマンティック取得: システムは前のステップの概要プロンプトを使用して、200 個以上のコネクタ、7,000 個以上のコネクタ操作、および 7,000 個以上のサンプルコードスニペットを含むベクトルデータベースに対してセマンティック検索を実行します。最も関連性の高いコネクタ、操作、コード例を取得して、正確なデータを使用して生成プロセスをグラウンディングし、出力が MuleSoft の広範なコネクタエコシステムと一致するようにします。MuleSoft はコネクタと操作の業界標準であるため、このグラウンディングは汎用 LLM に欠ける豊富なコンテキストとドメイン精度をモデルに提供します。
  • Augmentation: 取得されたコンテンツと会話履歴のメッセージは、要約プロンプトと組み合わされます。この拡張プロンプトは、LLM による幻覚の発生を抑制します。また、毒性コンテンツの生成を防止する手順も含まれています。
  • **フロー生成:**このステップでは、_Einstein AI LLM_モデルを活用して、提供されたコンテキストと例に基づいて未加工のXMLコードを生成します。これは生成パイプラインのコアステップです。
  • 後処理と検証: 後処理と検証では、コードが正しい構文であることと、有効なコネクタ操作が使用されていることを確認します。また、有害なコンテンツには別の毒性チェックでフラグが付けられます。
  • 複数ステップエラー修正: すべての初期生成が無効な場合、自動エラー修正メカニズムによってエラーメッセージが分析され、パターンが検出されます。その後、プロンプトは強化されたエラーメッセージと是正メタデータと共に LLM に再送信されます。
  • 設定ファイル生成: このステップでは、関連するコネクタメタデータを抽出し、プロンプトを追加して LLM に送信し、正確なコネクタ設定を生成します。最後に、すべての POM および XML 名前空間は、各連動関係の最新バージョンを使用して確定的に生成されるため、幻覚がなくなり、一貫性が確保されます。
• DataWeave 変換生成: データ変換は、インテグレーション開発で最も時間のかかる部分です。_MuleSoft Vibes_は、_ミュールフローXML_の生成に似た複数ステップのアプローチを使用してこのプロセスに取り組みます。
  • 意図の理由: LLM はユーザーの入力および出力データサンプルを分析して、自然言語で概要レベルの変換ロジックを推測し、明確にします。このステップでは、プロンプトで指定されているリテラルデータ値からユーザーのゴールを分離します。
  • DataWeave セマンティック取得: セマンティックに最も関連性の高い DataWeave 関数のドキュメントを検索し、変換例を完了するために、前のステップで生成されたプロンプトがベクトルデータベースへのクエリとして使用されます。これにより、高品質の検証済み情報が生成プロセスの基礎となります。
  • 追加: 取得した関数と例を元のユーザープロンプトと組み合わせて、後続の LLM コールに対するコンテキスト対応の指示セットを作成します。これは、幻覚を軽減するために LLM の動作に影響します。
  • DataWeave Generation: このステップでは、LLM モデルを活用して、提供されたコンテキストと例に基づいて DataWeave 変換スクリプトと付随する説明を生成します。これは生成パイプラインのコアステップです。
  • 後処理と検証 生成されたスクリプトは、有効性と正確性の 2 つの特定の評価指標に対して評価されます。スクリプトは構文エラーなしでコンパイルされ（有効性）、サンプル入力を使用して実行されるときに期待される出力が生成されます（正確性）。
  • 複数ステップエラー修正: 最初の検証に失敗した場合、このプラグインはエラーカテゴリを特定し、生成されたスクリプトの問題を修正します。この調整により、システム全体の成功率と精度が向上します。
  • 最終的な後処理と検証 エラー修正モジュールから修正されたスクリプトは、構文的に有効で機能的に正しいことを確認する再検証プロセスを受けます。この最終品質ゲートにより、出力が正確で信頼性のあるものであることを確認してからユーザーに返送されます。
• API仕様**およびドキュメント生成:**開発者は、目的のAPIを自然言語で記述することで、完全に検証された_OpenAPI（OAS）_または_RAML_仕様を生成できます。_MuleSoft Vibesは_プロンプト(リソース、メソッド、セキュリティスキーム、パラメーターの詳細を含む)を取り込み、構文的に正しい有効なAPI定義を生成します。生成後、_Anypoint Exchange_でAPIのドキュメントを作成できます。このドキュメントには、認証からエンドポイントの詳細、エラー処理まですべてが含まれており、開発者はこのような面倒な作業から解放されます。
• **AI支援 MUnit生成:**自律エージェントが利用するアセットにおいて、品質保証が最も重要です。_MuleSoft Vibes_は、Muleフローコードから直接MUnitテストケースを生成するのに役立ちます。これにより、外部の連動関係やアサーションを疑似的に使用し、一般的なテストのギャップを特定することができるため、高いテストカバー率を達成し、インテグレーションロジックの信頼性を確保するために必要な手作業を大幅に削減できます。

開発者は、各自の希望する環境で力を発揮できます。そのため、_MuleSoft_は開発者と直接会うことができ、開発者は選択したAI IDEでインテグレーションを構築できます。MuleSoft の Model Context Protocol (MCP) Server では、開発、リリース、管理機能が MCP ツールとして公開されます。VS Code ベースの AI ネイティブ IDE (カーソル、ウィンドサーフィン、Trae など) は、自然言語を使用して Anypoint Platform を操作するために使用できます。

MuleSoft は、そのコア IDE 機能を標準 VS Code 拡張にパッケージ化することで、ブランド設定された IDE シェルからツールを分離します。これにより、IDE に依存しない開発ツールを使用できます。急速に進化する IDE と競合するのではなく、このアーキテクチャを選択することで、MuleSoft の開発ツールは、AI を駆使した最新の IDE のエコシステム全体で互換性とアクセス性を維持できます。

エージェント型エンタープライズでは、構成可能な API の堅牢な基盤が必要ですが、それだけでは不十分です。次の重要なステップは、これらのアセットが AI エージェントによって検出可能、理解可能、呼び出し可能であることを確認することです。これには、エージェントコミュニケーション専用に設計されたオープンスタンダードに基づいて構築された「アクション可能レイヤー」が必要です。_MuleSoft_は、2つの主要な新興プロトコルに対応するエンタープライズクラスのツールを提供します。

• エージェントとシステム間のやりとりのための MCP
• エージェント間のやり取りの A2A

_MCP_は、エージェントとツール間のコミュニケーションの業界標準として急速に普及しています。これは、_REST_がWebサービスに利用されるようになったことに似ています。_MCPを_使用すると、AIエージェントは、事前にプログラムされたロジックやハードコードされたロジックを必要とせずに、システムの機能を動的に検出し、その入力と出力を理解して、アクションを実行するために呼び出すことができます。

MuleSoft MCP コネクタでは、Mule アプリケーションとして実装された API を MCP サーバーとして公開できます。MuleSoftは、ほぼすべての主要なエンタープライズシステム(SaaS、レガシー、データベースなど)に対して数百もの事前作成済みコネクタを提供するため、組織のAPIとアプリケーションをエージェント対応のツールセットにすぐに変換できます。SAPで在庫を確認するように設計されたAPI、Salesforceで新規リードを処理するフロー、_MuleSoft_を介して接続されたカスタム アプリケーションはすべて、_MCPコネクタ_を使用して、AIエージェントがアトミックな管理ツールとして使用できます。

_MCP_は、エージェントと呼び出しツールの階層的なインタラクションに優れていますが、複雑なビジネスプロセスでは、多くの場合、複数の専門エージェント間のコラボレーションが必要です。エージェント間 (A2A) プロトコルは、高度なマルチエージェントワークフローを可能にするピアツーピア通信を促進するように設計された新しいオープン標準です。

MuleSoft の A2A のサポートにより、企業は API に期待されるのと同じレベルのガバナンスと信頼性を備えた高度なシステムを設計および構築できます。MuleSoft A2Aコネクタを使用すると、開発者は任意のエージェントをA2Aサーバーとして簡単に公開したり、MuleアプリケーションからA2A準拠のエージェントを呼び出したりできます。たとえば、住宅ローン申込プロセスは「クレジットチェックエージェント」、「ドキュメント署名エージェント」、および「規制コンプライアンスエージェント」で調整され、各エージェントが (必要に応じて) 申込を進めるために他のエージェントの機能を検出して呼び出すことができます。

MCP と A2A に堅牢なエンタープライズグレードのツールを提供することで、MuleSoft は (MCP ツールを介した) エージェントとシステムの直接インタラクションとエージェント間 (A2A) インタラクションで構成される柔軟なエコシステムの構築をサポートします。AIランドスケープの進化に関係なく、このアプローチは、_MuleSoft_をあらゆる形式のエージェント型コミュニケーションを接続する基盤として位置付けます。

企業がエージェント型 AI を採用すると、必然的にエージェントの乱立という課題に直面します。これが混乱に発展しないように、専用のオーケストレーションレイヤーが必要です。MuleSoft Agent Fabric(デモ)は、この課題に正面から取り組むように設計された包括的なアーキテクチャソリューションです。AI エージェントが構築された場所や運用方法に関係なく、AI エージェントのネットワーク全体を検出、管理、オーケストレーション、監視するための一元管理プレーンが提供されます。_MuleSoft Agent Fabric_は、企業のデジタルワークフォースの「航空管制官」として機能し、断片的でサイロ化されたエージェントのコレクションを、一貫性のある安全でパフォーマンスの高いインテリジェンスネットワークに変換します。

_MuleSoft Agent Fabric_は、エージェントのライフサイクル管理全体を、第一級のエージェントアセットとしてカバーする4つの統合された柱に基づいて構築されています。

管理エコシステムの基盤は検出可能性です。_エージェントレジストリ_は、企業内のすべてのエージェントアセットの一元化されたユニバーサルカタログとして機能します。これには、カスタム作成済みエージェント、SaaS アプリケーションに組み込まれたエージェント、レガシーシステムを公開する MCP サーバー、エージェント間コラボレーション用の A2A エンドポイントが含まれます。_エージェント レジストリ_は、一元化された情報源を提供することで、チームが冗長な機能を構築することを防ぎ、人間の開発者や他のAIエージェントが既存の資産を大規模に動的に検索して再利用できるようにすることで、重要な検出の問題を解決します。

_エージェントレジストリ_は Anypoint Exchange 上に構築され、エージェント、MCP サーバ、LLM の 3 つの新しいアセットタイプが追加されます。MCP ツール、転送プロトコル、エージェントカード、およびエージェントと MCP サーバーおよびエージェントが使用するツール間の連動関係など、これらのアセットに関する情報を取得します。開発者は、レジストリ内でアセットを直接作成および管理できます。また、新しいオーケストレーションを作成するときに、(_MuleSoft MCP Serverの_search_assetツールを介して)MuleSoft Vibes内の既存のアセットをプログラムで検出して再利用することもできます。これにより、開発者はこれらのアセットを理解して消費するために必要なすべての情報を得ることができます。

アセットが検出可能になったら、有用な作業を実行するように調整する必要があります。_エージェント ブローカー_は、複数ステップのビジネスプロセスを実行するオーケストレーション サービスです。設定可能な LLM を使用して、概要レベルの ToDo を解釈し、対応するワークフローを生成します。_エージェントブローカー_は、必要なエージェントとツールを動的に検出、順序付け、呼び出して、これらのプロセスを完了します。

接続は、ツールの場合は MCP、エージェントの場合は A2A プロトコルで管理されます。これにより、エージェントをビジネス固有のドメイン (サプライチェーンや財務など) に整理し、すべてのドメインに ToDo を転送できます。1 つの自然言語プロンプト (「Onboard an Employee」 (従業員をオンボーディング) など) は、複数のバックエンドシステムで異なるエージェントまたはツールによって実行される個別のアクションのシーケンスに分解されます。エージェントブローカーオーケストレーションには次のものが含まれます。

• 動的オーケストレーションパターン: これは、サブタスクを判断し、全体的な目標を達成するために最も適したエージェントおよびツール間でオーケストレーションするエージェントループパターンです。このパターンを活用することで、複雑な使用事例を解決するためにコラボレーション・エージェントを構築できます（たとえば、複雑なサービスエスカレーションの処理）。
• LLM-Powered Reasoning: LLM を使用して自然言語目標を解釈し、実行計画を生成します。これにより、ハードコードされた厳格なワークフローロジックが不要になります。
• 設定可能な LLM モデル: 開発者が使用する LLM モデルを指定でき、コスト、パフォーマンス、機能を制御できます。
• 自然言語開発: _エージェントブローカー_のロジックは、_MuleSoft Vibes_を介して自然言語を使用して定義できます。
• 可観測性: Anypoint Monitoring では、リリース時にログとトレースが提供されるため、ユーザーはエージェントブローカーの理由と MCP ツールおよび A2A エージェントとのやりとりを理解してデバッグできます。
• 導入管理: _エージェントブローカー_は、可用性と拡張性を管理する_Mule Runtime_によってサポートされるコンテナ化されたアプリケーションです。

Anypoint Flex Gateway は、特定のポリシーを技術的に適用するメカニズムです。MuleSoft Agent Fabric は Anypoint Flex Gateway を使用して、MCP および A2A プロトコルを介して発生するすべてのエージェントとのやりとりを保護、検査、管理します。これにより、組織は豊富なエンタープライズ クラスのポリシーをすべてのエージェント トラフィックに適用して、すべてのアクションの実行前にセキュリティ、コンプライアンス、監査を確保できます。AI の採用を安全かつ責任をもって拡大するためには、これらのガードレールが不可欠です。

エージェントプロトコルのエンタープライズガバナンスポリシー

受信要求の管理に加えて、Anypoint Flex Gateway はエージェントから外部サービス（MCP Servers and Tools や他のエージェントなど）へのすべての発信接続と要求も管理します。具体的な動作は次のとおりです。

• ロギング: 監査とトラブルシューティングのためにすべての送信エージェント要求を監視および記録するための一元的な監視ポイントを提供します。
• セキュリティ: 送信トラフィックを検査して機密データの漏洩を防止します。
• 認証: API キー、OAuth、ClientId/ClientSecret などの送信認証メカニズムを 1 か所から適用して、外部システムのログイン情報を管理します。

Anypoint Flex Gateway Policy Development Kit（PDK）を使用すると、標準のポリシーが特定の要件を満たしていない場合にカスタムポリシーを作成できます。開発者は PDK を使用して、Rust プログラミング言語でポリシーロジックを記述し、_WebAssembly（WASM）_モジュールにコンパイルできます。次に、この自己完結型モジュールが Anypoint Flex Gateway に読み込まれ、API エッジで独自のセキュリティルール、カスタムデータ変換、または特殊なインテグレーションロジックを直接適用します。これにより、ユニークまたは複雑なユースケースに合わせてゲートウェイ機能を拡張できる強力でハイパフォーマンスな方法が提供されます。

PDK: の 4 つの主要なコンポーネントを次に示します。

• Anypoint CLI PDK プラグイン: このプラグインは、PDK プロジェクトを作成し、コンパイル済みポリシーを Exchange にアップロードします。また、ポリシーを作成および管理するための明確なコマンドセットを提供することで、開発プロセスを簡略化する_メイクファイル_も生成されます。
• ポリシーテンプレート: 新しいプロジェクトが作成されると、PDK によって基本的なスキャフォールドまたはテンプレートが生成されます。この構造には、ポリシーを正常にコンパイルするために必要なすべてのファイルと設定が含まれており、開発者はカスタムロジックを開始できます。
• SDK 構築ツール: このツールは、基盤となる Envoy プロキシの複雑なイベント駆動型アーキテクチャを抽象化します。SDK では、反応器パターンと実行パターンを使用して、わかりやすい線形コーディング方法を提供します。これにより、複雑さが軽減され、デバッグが容易になり、開発者の学習曲線が短縮されます。
• ポリシー管理: MuleSoft MCP Server には、ユーザーがカスタムポリシーライフサイクルを管理するのに役立つ MCP ツールが用意されています。このツールの例を次に示します。
  • get_flex_gateway_policy_example
  • manage_api_instance_policy
  • manage_flex_gateway_policy_project

_エージェント ビジュアライザー_は、エージェント ネットワーク全体のリアルタイムの動的マップを提供し、AIインタラクションの「ブラック ボックス」になり得るものを完全に監視可能なシステムに変換します。アーキテクトと運用チームは_エージェントビジュアライザー_を使用して、エージェントの接続方法の確認、意思決定フローの追跡、健全性とパフォーマンスの監視、連動関係の特定を行うことができます。このレベルの表示は、パフォーマンスを最適化し、障害を効率的にトラブルシューティングし、ボトルネックを検出して、リリースされたエージェントの信頼性を高めるために不可欠です。

_MuleSoft APIカタログ_と_トピックセンター_は、特に_Agentforce_と組み合わせて、APIの検出、使用、管理方法を改善するように設計されています。

設計および公開されたすべての_MuleSoft_ APIは、_Salesforce Platform_のAPIカタログを使用して検出および利用できます。_APIカタログ_は一元化されたリポジトリとして機能し、MuleSoft、Salesforce、Heroku、その他のクラウドから組織のすべてのAPIを1つのビューに統合します。これにより、開発者と管理者は、既存のAPIを自動化（Agentforce、フロー、_Apex_など）で使用できるようになるため、既存のAPIの検出、理解、再利用が容易になります。

MuleSoft for Agentforce: Topic Centerを使用すると、開発者は設計時にAgentforceトピックおよびアクションのメタデータを定義することで、特定のビジネス使用事例に基づいてAPIを構造化できます。具体的な動作は次のとおりです。

• アクション: エージェントが実行できる ToDo。
• 手順: 特定のアクションの適用方法をエージェントに指示します。

このセマンティック・レイヤーを追加することで、_トピック・センター_は_Agentforce_によってAPIを理解および利用できるようにし、効果的にエンタープライズ・システムを操作できるようにします。

_Agentforce ゲートウェイ_は、拡大する Agentforce エコシステム内のインタラクションを管理して保護するように設計された一元化されたガバナンス層です。Agentforce は MCP などのプロトコルを介して追加のサードパーティ API およびツールと統合するため、_Agentforce ゲートウェイ_の主な機能は、Agentforce によって開始されたすべての送信トラフィックにポリシー（レート制限やツール制限など）を適用し、すべての送信要求を監査することです。

_Agentforce Gateway_は、Salesforce Platform_にネイティブに組み込まれている既存の_MuleSoft APIガバナンスポリシーエンジンを活用します。この Envoy ベースのポリシー エンジンは、エージェント トラフィックの代行受信、設定済みのポリシーの適用 (属性ベースのアクセス制御や目標制限など)、認証と認可の管理をすべて行います。顧客は追加のゲートウェイ インフラストラクチャをインストールする必要はありません。

管理されたエージェントネットワークの展開は、画期的な偉業です。ただし、新しい「Day 2」運用上の課題が発生します。自律アクターの動的な分散システムを監視、測定、トラブルシューティングするには、高度な運用インテリジェンスが必要です。最終的なアーキテクチャビジョンは、AI を使用してビジネスプロセスを実行するだけでなく、AI が実行されているインフラストラクチャの監視、管理、修復を行うシステムです。

インテグレーションインテリジェンスに関する_MuleSoftの_ビジョンは、より広範な_Salesforce_エコシステムの機能を活用して、インテグレーションファブリックとエージェントネットワークのパフォーマンスに関する詳細でカスタマイズ可能なインサイトを提供します。オブザーバビリティの新しい標準であるOpenTelemetry(OTEL)データをSalesforce Data 360に取得して保存することで、組織はランドスケープ全体のログ、総計値、トレースの統合リポジトリを作成できます。このデータは、事前作成済みのダッシュボードとカスタムの視覚化を使用して Tableau で表示でき、API パフォーマンス、エージェントの操作パターン、システム全体の健全性に関する詳細なインサイトを得ることができます。

このシステムには3つのコンポーネントがあります。

1. 取り込み: 取り込みサービスは、さまざまな Mule アプリケーション、エージェントブローカー、および Flex Gateway からテレメトリデータを収集および処理するための一元化されたエントリポイントです。スキーマ検証、データの正規化、絞り込みを実行して、さまざまなアプリケーションでデータの品質と一貫性を維持します。さらに、取り込みパイプラインで制御 (認証、暗号化、テナントの公平性、レート制限など) を適用します。
2. ストレージ: マルチテナントの Kafka トピックからデータを読み取り、OTEL 形式に変換する高スループットのストリーミングジョブが Data 360 で実行されます。その後、OTEL データは_、レイクハウス_の TelemetryTraceSpan、TelemetryLogs、TelemetryMetrics DMO でテナントの Data 360 にコミットされます。
3. 視覚化/消費: _Data 360_で使用できるテレメトリデータを使用して、顧客は_Tableau Next_から事前作成済みダッシュボードまたはカスタムダッシュボードを使用してシステムの健全性を確認し、インサイトを得ることができます。また、_Tableau Next_内の事前作成済みのエージェント分析スキルであるTableau Conciergeを活用することもできます。Tableau Conciergeでは、ユーザーはテレメトリ データについて自然言語で質問し、信頼できるアクション可能な回答を視覚化して受け取ることができます。また、既存の_アプリケーションパフォーマンス管理(APM)_システム(DynaTrace、Datadog、_Splunk_など)にデータをエクスポートすることもできます。

Agentic Enterprise への移行は、単なる IT のアップグレードではなく、アーキテクチャの基本的な転換点となります。AI エージェントの断片的でサイロ化された展開は、業務の混乱、シャドウIT、管理不能な技術的負債に直結します。持続可能な唯一の方法は、統合され、構成可能なアーキテクチャを使用することです。_MuleSoft エージェントファブリック_は、API 主導の接続性という実証済みの基盤の上に構築されており、この新しいデジタルワークフォースの管理に必要な「中枢神経系」を提供します。検出、オーケストレーション、エンタープライズグレードのガバナンス、エンドツーエンドの可観測性に関する重要な機能を提供します。このようにして、AI の実験を超え、真にインテリジェントで自動化され、安全な企業の構築を開始し、自律的な可能性を具体的で管理されたビジネス成果に変換します。

• Anypoint Code Builder の使用開始
• Anypoint Code Builder 用 Einstein テクニカルガイド： 生成フロー
• DataWeave 生成変換の詳細: 迅速なデータ変換のための AI イノベーション
• MuleSoft 開発者エージェントを使用した API 仕様の作成
• Einstein 生成 AI を使用した API 本ドキュメンテーションの生成
• MuleSoft MCP Server Overview
• MuleSoft MCP Server Tools
• MCP コネクタ
• A2A コネクタ
• エージェントファブリックのはじめに
• Flex Gateway を使用したエージェントインタラクションの保護
• Flex Gateway エージェントポリシー
• Flex Gateway Policy Development Kit (PDK) の概要
• MuleSoft API Catalog for Salesforce
• トピックおよびエージェントアクションの API プロジェクトの有効化
• Tableau Next の操作
• OpenTelemetry
• モデルコンテキストプロトコル
• Agent2Agent (A2A) プロトコル

Nikhil Aggarwal は Salesforce のプリンシパルアーキテクトで、MuleSoft および Salesforce Automation Cloud のアーキテクチャをリードしています。Nikhil は、大規模な製品の提供に 18 年以上の経験を持ち、拡張性の高いアーキテクチャ、直感的な開発者エクスペリエンス、ハイパフォーマンスなチームの構築に情熱を注いでいます。Salesforce 以前は、Microsoft Power Platform、Dataverse、Office 365 で構想から立ち上げまで複数のイニシアチブを率いていました。彼の仕事は、AIファースト時代において、現代の企業がシステムを接続し、ワークフローを自動化し、ビジネス価値を引き出す方法を形成し続けています。