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何を解決するか

AURA は、本番環境でのツールやインフラにアクセスできる専門AIエージェントを調整することで、インシデント調査とインフラ運用を自動化する本番環境対応のSRE（サイト信頼性工学）エージェントプラットフォームです。AIモデルを本番環境ツールに接続する難しさを解決しつつ、厳格なセキュリティ境界、敏感な操作に対する人間の監視、エージェントの意思決定プロセスの完全な可視性を維持します。

動作方法

AURA は専門エージェントチームのオーケストレーションを管理するランタイムを提供します。TOMLファイルによる構成駆動型アプローチで、モデル、プロンプト、ツールアクセスを定義します。Model Context Protocol (MCP) と統合し、Kubernetes、AWS、Prometheusなど幅広い本番環境ツールに接続可能で、QdrantやAWS Bedrock Knowledge Basesを用いたRAGもサポートします。安全を確保するため、敏感なツール呼び出しには「フェイル・クローズ」型の人間承認システムを実装し、すべての活動をOpenTelemetryトレースとしてエクスポートします。

対象ユーザー

自社のセキュアなインフラやオフライン環境で運用ワークフローとインシデント対応を自動化したいSRE、DevOpsエンジニア、プラットフォームチーム。

特徴

• マルチモデル対応：OpenAI、Anthropic、Bedrock、Gemini、Ollama、OpenRouterと互換性あり。
• MCP互換性：GitHub、Jira、Datadog、KubernetesなどのツールをMCPサーバー経由でシームレスに接続可能。
• 人間が関与するプロセス：Webhookまたは会話内プロンプトによる明示的承認が必要な敏感な操作。
• 本番環境での安全性：ローカルCLI、デーモンサービス、Dockerコンテナ、Kubernetesワークロードとしてデプロイ可能。
• 完全な可視性：OpenTelemetryを介して、すべてのモデルの実行とツール呼び出しがトレース可能。