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導入戦略では、大規模な管理が困難な脆弱な環境になります。持続可能なモデルには、エージェントの統合とガバナンスのための統合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、移行中の企業を確実にガイドします。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、企業は構成可能な基盤となる 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、エラー修正、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。
  • **会話履歴の概要:**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取得し、200 以上のコネクタ、7,000 以上のコネクタ操作、7,000 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。
  • **追加:**取得されたコンテンツと会話履歴メッセージは、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により、LLM は幻覚を軽減できます。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：**後処理者と検証者はコードをチェックして、構文が正しいことと、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、別の有害性チェックで有害なコンテンツにフラグが付けられます。
  • **複数ステップのエラー修正:**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。
  • **設定ファイルの生成:**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 では、ユーザーの入力および出力データサンプルを分析して、自然言語で高レベルの変換ロジックを推測および明示します。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見つけて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:**取得した関数と例は元のユーザープロンプトと組み合わされ、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が作成されます。これは、幻覚を軽減するために LLM の動作に影響します。
  • **DataWeave の生成:**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 (妥当性)、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 (正しさ)。
  • **複数ステップのエラー修正:**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 支援によるユニット生成:**自律エージェントが消費する納入商品では、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。

Agentic Enterprise では、構成可能な API の堅牢な基盤が必要ですが、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、このアプローチではMuleSoft をあらゆる形式のエージェント コミュニケーションを接続する基盤とな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増加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 エージェントファブリックは、エージェントのライフサイクル管理全体を第一級のエンタープライズ資産としてカバーする 4 つの統合的な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資産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、次の 3 つの新しいアセットタイプが追加されます。エージェント、MCP サーバ、LLM。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 ToDo を決定し、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とツール間で調整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、実行計画を生成することで、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、リリースの可用性と拡張性を管理するミュールランタイム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張するには、次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使用事例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:**これらのツールは、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、開発者の複雑さが軽減され、デバッグが改善され、学習曲線が短縮されます。
• Policy Management (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:トピック・センターでは、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、開発者は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リリースは画期的な成果です。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 つの主要な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 からの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:高スループットのストリーミングジョブは、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 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 データを使用すると、顧客はTableau Nextを使用して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導入は、業務の混乱、シャドウ IT、管理不能な技術的負債に直接つながります。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 主導の接続の実証済みの基盤を基盤に構築されており、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・クラスのガバナンス、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 の実験から一歩先に進み、真にインテリジェントで自動化された安全なエンタープライズの構築を開始し、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 ドキュメントの生成
• 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使用開始
• 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。