動くAIのためのインフラ。

AIは、情報を理解し、複雑な問題について推論し、次に何をすべきかを決定する能力において、驚くほど進化しました。しかし、知能だけではAIエージェントがタスクを完遂することはできません。作業は依然として、企業がすでに依存しているシステムの中で行われなければなりません。CRM、データベース、コミュニケーションプラットフォーム、クラウドサービス、財務システム、社内アプリケーション、そしてその他無数のツールです。

したがって、AIエージェントをこれらのシステムに接続することは、周辺的な問題ではありません。エージェント時代における根源的なインフラ問題のひとつです。

私たちは、まさにこの課題を解決するために存在します。

私たちは、AIエージェントとソフトウェアの間にマネージドなコネクティビティレイヤーを提供します。各AIアプリケーションがそれぞれ統合、認証システム、実行環境、セキュリティ管理を構築・維持するのではなく、これらの責務を共通のインフラレイヤーを通じて担うことができます。

エージェントはケイパビリティを要求し、適切な接続を通じて認証し、基盤となるサービスに対して操作を実行し、その背後のインフラを管理することなく結果を受け取ることができます。

この分離が重要です。

AIアプリケーションは、知能、推論、そして何をすべきかの決定に責任を負うべきです。コネクティビティレイヤーは、その決定を安全に実行可能にすることに責任を負うべきです。

私たちはこの原則を中心にVinkiusを構築しました。

当プラットフォームは、AI接続を大規模に運用するために必要なインフラを管理します。クレデンシャル管理、認証、認可、分離された実行環境、セキュリティ管理、監視、監査、そして各接続の背後にあるソフトウェアの継続的なメンテナンスを含みます。

これにより、接続はそれを利用するAIアプリケーションから独立した状態を保てます。Vinkius経由で接続されたケイパビリティは、組織がモデルやAIアプリケーション、エージェントフレームワークを変更しただけで再構築される必要はありません。同じ基盤のコネクティビティが、接続に紐づくアイデンティティ、権限、ポリシーを維持したまま、異なるAIシステムに対応できます。

私たちがVinkiusをModel Context Protocolを中心に構築しているのも、このためです。

MCPは、AIアプリケーションが外部のケイパビリティとやり取りするための共通の手段を提供します。私たちはこのプロトコルをもとに、それらのケイパビリティをマネージドサービスとして運用するために必要なインフラを構築します。当社のオープンソースであるMCP FusionエンジンがMCPサーバーを実行する基盤を提供し、私たちが実際のユーザー、実際のクレデンシャル、実際のシステムと接続するために必要な周辺インフラを提供します。

その結果、企業がすでに使っているソフトウェアをカバーする、大規模で継続的にメンテナンスされたAI Connectorsのエコシステムが生まれます。

しかし、カタログそのものが、私たちが構築しているものの核心ではありません。

難しいのは、それらの接続の背後にあるコネクティビティレイヤーの運用です。

• すべての接続にはアイデンティティがあります。
• すべてのアクションには権限があります。
• すべてのクレデンシャルは保護される必要があります。
• すべての実行には環境が必要です。
• すべての外部依存は変化する可能性があります。
• すべての障害は検知され、対処される必要があります。

AIエージェントの数が増えるにつれ、これらの課題を個々のアプリケーションがそれぞれ独立して解決することは、ますます困難になります。

私たちは、そのための共通レイヤーを提供します。

私たちの目標は、もうひとつのAIアプリケーションや、もうひとつの統合のコレクションを作ることではありません。私たちは、AIアプリケーションが既存のソフトウェアエコシステム全体にわたって、同じコネクティビティインフラを再構築することなく動作できるようにするインフラを構築しています。

このレイヤーは独立しているべきだと、私たちは考えています。

• AIモデルは変わります。
• AIアプリケーションは変わります。
• エージェントフレームワークは変わります。
• それらに接続されるソフトウェアも、進化し続けます。

これらのシステムをつなぐインフラは、そうした変化を通じて安定し続けなければなりません。

それが、私たちが担おうとしている役割です。

私たちは、AIが単に質問に答えるだけでなく、周囲のシステムと相互作用し、作業を実行し、ソフトウェア間でアクションを調整する世界のために、コネクティビティインフラを構築しています。

AIの未来は、モデルがどれほど知的になるかだけでなく、モデルの外側の世界とどれほど確実に相互作用できるかにかかっています。

私たちは、その相互作用を可能にするレイヤーを構築しています。