Unity AI Gatewayによるエージェントガバナンスの拡張

本日、AI Gateway の大幅な機能強化を発表します。今回のリリースの一環として、AI Gateway は Unity Catalog の一部となり、Unity AI Gateway となります。これにより、Unity Catalog のガバナンスモデルがエージェント型 AI に拡張され、エージェントが LLM にアクセスしたり、MCP サーバーや API のようなツールと対話したりする方法に、同じアクセス許可、監査、およびポリシー制御を適用できるようになります。

AI エージェントが顧客の質問に回答すると、LLM を呼び出してクエリを解釈し、MCP サーバー経由で Salesforce から注文履歴を取得し、内部 API を介してリアルタイムの出荷データをチェックし、再度 LLM を呼び出して応答を作成します。合計時間: 1 秒未満。誰がどのデータにアクセスしたか、どのシステムが呼び出されたか、ポリシーが遵守されたかについての可視性: ほとんどなし。

変更されたのはツールだけでなく、アーキテクチャそのものです。AI エージェントは現在、モデルやシステムを横断するマルチステップのワークフローをオーケストレーションしており、各ステップで機密データに触れることがよくあります。これには、データベースのクエリ、外部 API の呼び出し、または Cursor、Codex、Claude Code のようなコーディングエージェントを使用してコードを生成または変更することが含まれる場合があります。

これにより、新たな疑問が生じます。各アクションは誰が承認したのか？どのデータがどのモデルと共有されたのか？ポリシーは一貫して施行されたのか？何か問題が発生した場合、完全なチェーンを追跡できるか？

従来のガバナンスツールは、この世界のために構築されていませんでした。それらはサイロ化して動作し、エージェントのアクションのライフサイクル全体にわたる統一されたビューを提供できません。

このリリースにより、Unity Catalog のガバナンス機能を拡張して AI エージェントをカバーします。Unity AI Gateway を使用すると、LLM へのアクセスを制御し、エージェントが MCP サーバーと API を使用する方法を管理し、モデルとツール全体で一貫したポリシーを適用できます。これには、MCP ガバナンスの新しいサポートが含まれており、どのエージェントがどの外部システムにアクセスできるかを制御し、そのデータがどのように使用されているかを追跡できます。詳細については、エージェントを外部 MCP に安全に接続する方法に関する ハウツーブログ を参照してください。

また、LLM および MCP の両方の呼び出しに関する詳細なオブザーバビリティと、モデル、チーム、ワークフロー全体にわたる詳細なコスト追跡も利用できます。さらに、Unity AI Gateway は、モデル全体で一元的に作業する方法を提供し、組み込みのフォールバック、レート制限、およびガードレールにより、本番環境でエージェントを確実に実行できます。

以下で説明する機能の一部はベータ版で利用可能です

新しい LLM エンドポイントまたは MCP サーバーを数秒でセットアップできます。モデル (Claude Opus 4.6、GPT-4、Gemini、Llama、または任意のプロバイダーネイティブ API) を選択し、ガバナンスを一度設定します。同じフレームワークが Anthropic、OpenAI、Google、およびオープンソースモデルに適用されます。

サポートチームに会話型 AI 用の Claude エンドポイントを提供します。構造化データ抽出に GPT-4 を使用します。エンジニアにコーディングエージェント用の Codex または Claude を装備させます。マルチモーダルワークフローに Gemini を導入します。ガバナンスを毎回やり直すことなく、タスクごとに適切なモデルを選択できます。ポリシーはプロバイダー間で一貫したままです。重複したセットアップや管理する個別の構成はありません。

きめ細かなアクセス許可とガードレール

きめ細かなアクセス許可とガードレールにより、そもそも発生すべきでないことを防ぎます。

ツールに対するきめ細かなアクセス制御

エージェントが MCP サーバーを呼び出して内部システムにアクセスする場合、Unity AI Gateway は オンビハーフユーザー 実行をサポートします。MCP は、共有サービスアカウントではなく、要求ユーザーの正確なアクセス許可で実行されます。ユーザーが Salesforce レコードにアクセスできない場合、エージェントもアクセスできません。たとえ昇格されたアクセス許可を持っていてもです。

LLM ジャッジによる柔軟なガードレール (ベータ版)

Unity AI Gateway のガードレールは、プロンプト + モデルのアプローチを使用します。リクエスト、レスポンス、またはその両方で実行するように構成できます。

• PII 検出とマスキング: 外部モデルに到達する前に、メール、SSN、電話番号を検出してマスクします
• コンテンツの安全性: カスタマイズ可能なフィルターを使用して、有害、不適切、または不快なコンテンツをブロックします
• プロンプトインジェクション検出: システムの指示をオーバーライドしようとする脱獄試行をキャッチします
• データ漏洩防止: トレーニングデータや機密コンテンツの漏洩を防ぎます
• 幻覚ガード: グラウンディングソースに対して応答を検証します
• カスタムガードレール: カスタムプロンプトとモデルで独自のガードレールを定義します

各ガードレールは、編集可能なプロンプトと構成可能なモデルによってサポートされています。厳密に構築済みのロジックではありません。違反した場合、Unity AI Gateway はリクエストを拒否するか、機密データをマスクできます。すべての操作は監査のためにログに記録されます。この機能は現在展開中であり、来週中にすべてのサポートされているリージョンで利用可能になります。

エンドツーエンドのオブザーバビリティ

AI エージェントが本番環境で問題に遭遇した場合、3 つのチームが回答を必要とします。FinOps は何がコストの原因になっているかを知りたい、エンジニアリングは障害をデバッグする必要がある、セキュリティは監査証跡を必要とします。Unity AI Gateway は、同じ統一されたロギングインフラストラクチャから各チームが必要とするものを提供します。

FinOps 向け: 重要なものごとにコストを追跡

すべてのリクエストは、実際のドルコストで Unity Catalog システムテーブル にログ記録されます。トークン数だけでなく。プロビジョニングされたスループットの稼働時間、トークンごとの使用量、外部モデルの価格設定がすべて自動的に計算されます。組織の予算編成方法でコストをスライスします。

• エンドポイントタグ: チーム、環境、またはコストセンターごとにグループ化します
• リクエストタグ: SaaS プラットフォームがエンド顧客にプロキシする場合の動的な属性
• ID: ユーザーまたはサービスプリンシパルごとに集計します。支出を予算所有者にマッピングします
• モデルとプロバイダー: コストを発生させているモデル (Opus vs Sonnet) とプロバイダー (Anthropic vs OpenAI) を追跡します

エンジニアリング向け: デバッグ用の完全なペイロード

リクエスト/レスポンスのペイロード全体、レイテンシ、ステータスコード、およびエラーを Delta テーブルにキャプチャする 推論テーブル を有効にします。エージェントが失敗した場合、どのプロンプトが送信され、モデルが何を返したか、どこで問題が発生したかを正確に追跡します。また、Genie Code や MLflow のようなツールを使用して、問題を迅速にデバッグして解決します。

セキュリティ向け: 完全な監査証跡

すべてリクエストは、要求された ID、タイムスタンプ、および MCP 呼び出しの場合は接続名、HTTP メソッド、および呼び出しがオンビハーフユーザーであったかどうかをログに記録します。Unity Catalog のアクセス許可により、誰が何を見るかを制御できます。

単一のロギングインフラストラクチャが 3 つの重要なユースケースをサポートします。これは、お客様が所有および制御する Delta テーブル上に構築されています。

本番環境向けの信頼性と柔軟性

Unity AI Gateway は、アプリケーションのニーズに応じて、モデルを呼び出す方法に柔軟性を提供します。

シームレスなプロバイダー切り替えのための統一 API (ベータ版)

ポータビリティが重要である場合 (そしてそうあるべきです)、Unity AI Gateway の OpenAI 互換 API を使用します。コードはすべてのプロバイダーで同じままです。アプリケーションを一度記述し、エンドポイント構成を更新するだけで、任意のモデルを切り替えることができます。コードの変更や再デプロイは不要です。

自動フェイルオーバーによりシステムを稼働させ続けます (ベータ版)

フォールバックモデル を構成すると、Unity AI Gateway が障害を自動的に処理します。プライマリモデルがレート制限に達したり、エラーを返したりした場合、リクエストはシーケンスでバックアップモデルにルーティングされ、いずれかが成功するまで続行されます。Opus クォータが使い果たされましたか？トラフィックは Sonnet にフォールバックします。プロバイダーがダウンしていますか？アプリケーションは代替手段にルーティングされます。手動介入やダウンタイムはありません。

最後に、Unity AI Gateway を使用すると、エンドポイント、ユーザー、またはグループ レベルでレート制限を設定できるため、暴走するコストを防ぎ、問題が発生する前に SLA を保護できます。

Unity AI Gateway を使い始める

上記で説明した新しい機能は、サポートされている Databricks リージョンで利用できます。ワークスペースを開き、サイドバーで Unity AI Gateway に移動して、GenAI スタック (LLM および MCP) を 1 か所からガバナンスし始めましょう。詳細については、ドキュメント、およびエージェントを外部 MCP に安全に接続する方法に関するブログ投稿を参照してください。

(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事