Kore.aiが、稼働後のエンタープライズAIエージェントを調整し続けるAutoloopをローンチ

企業の人工知能プラットフォーム企業であるKore.ai Inc.は本日、顧客がKore.ai Agent Platform上で構築するAIエージェント向けの最適化エンジンAutoloopを発表しました。

企業が目標を設定すると、Autoloopはデプロイ後も含め、それらを自動的に達成するようにエージェントを調整し続けます。

Autoloopは、現在ほとんどの企業が行っている、手作業で一つずつ障害を修正するというエージェントの保守方法を打破します。Kore.aiによると、一つの問題を修正すると別の問題が発生することがよくあります。同社の「2026 Kore.ai Agent Productivity Index」では、79%の企業がAIエージェントによるアクションを取り消したと報告しています。また、70%の企業がチームで追跡できない障害に遭遇していました。

顧客は、タスク完了率、ビジネスルールの遵守、コストなどの指標を含む目標をAutoloopに与えることでセットアップを行い、エンジンはこれらすべてを同時に最適化します。正確性も目標の一つであり、回答が企業の独自データに裏付けられているかどうかで判断されます。提案されたすべての変更はセット全体に対してスコアリングされるため、安全性を犠牲にしたり、エージェントのタスク完了能力を低下させたりすることなく、トークン支出の削減が行われます。

Autoloopは、企業がすでに持っている運用手順から、テストを含めた各エージェントの最初のバージョンを作成し、すべての目標が達成されるまで反復を繰り返します。エージェントが本番環境に投入されると、実際のインタラクションによって新たな最適化ラウンドが開始されます。

目標から逸脱した箇所を特定するのは、Kore.aiのStateTrace評価レイヤーの役割です。エージェントは、本番環境で行ったことの全記録（エージェントネットワーク全体での各ハンドオフ、ツール呼び出し、状態変化まで）に照らして判断されます。5層の検証アーキテクチャにより、ほとんどのチェックが確定的になります。同社によると、これにより24時間体制の最適化を企業規模で手頃なコストで維持できるとのことです。

Kore.aiのAgent Blueprint Languageが修正を処理します。今年初めに導入されたこの言語は、ルーティング、ビジネスルール、ガードレールを実行可能なステートマシンにコンパイルするため、トレース内の各ステップがブループリントの特定の部分に対応します。Autoloopは、ミスに関与した部分のみを書き換えることができます。

「見えないものを最適化することはできませんし、正確に表現できないものを正確に修正することもできません」とKore.aiの最高技術責任者兼最高製品責任者であるPrasanna Arikala氏は述べています。同氏は、これら2つのテクノロジーが自動最適化を実用的なものにしたとしています。