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What is Plano ?
AIエージェントのプロトタイプを構築するのは往々にして簡単ですが、そのエージェントを本番環境に投入するのは非常に複雑な作業として知られています。開発者はしばしば、「隠れたAIミドルウェア」——ルーティング、セキュリティガードレール、オブザーバビリティといった繰り返し必要な基盤処理——の実装に手間取り、アプリケーションコードがこうした処理で散らかってしまうことがよくあります。
Planoは、こうした重要な基盤処理を肩代わりするための、AIネイティブなデリバリーインフラストラクチャおよびデータプレーンです。アプリケーションとLLM（大規模言語モデル）の間にプロフェッショナルグレードのプロキシとして機能することで、オーケストレーション、セキュリティ、モニタリングを一元化します。これにより、チームはインフラストラクチャのオーバーヘッドに煩わされることなく、エージェントのロジックやユーザーエクスペリエンスの洗練に集中できます。
主な特徴
- 🚦 フレームワーク非依存のオーケストレーション: Planoは、アプリケーションコードを変更することなく、複数のエージェントおよびLLM間の低レイテンシールーティングを処理します。オーケストレーションを一元化されたデータプレーンに移すことで、ルーティング戦略を柔軟に進化させたり、新たなエージェントを追加したりできます。その際、密結合やコードの重複といったリスクを回避できます。
- 🛡️ 一元化されたガードレール＆フィルター: 組み込みのジェイルブレイク防止機能、コンテンツポリシー、コンテキストワークフローにより、アプリケーションを保護します。「フィルターチェーン」としてこれらをデータプレーンレベルで適用することで、スタック全体にわたって一貫したセキュリティとガバナンスを確保でき、各サービスで同じロジックを再実装する必要がなくなります。
- 🔗 プロバイダー非依存のモデルアジリティ: モデル名、セマンティックエイリアス、または自動選択に基づいてリクエストをルーティングすることで、特定のプロバイダーに依存しない柔軟性を維持できます。Planoのスマートルーティングと統一APIにより、バックエンドのモデルを即座に切り替えたり追加したりでき、再試行やフェイルオーバーも自動で処理されるため、継続的な可用性が保証されます。
- 🕵 ゼロコード・エージェンティック・シグナルズ™: すべてのインタラクションにおいて、詳細な動作トレース、トークン使用量、パフォーマンスメトリクスを自動的に収集します。OpenTelemetryおよびW3C標準に基づくこの機能により、手動でのインストルメンテーションなしに、エージェントのパフォーマンスやレイテンシ（TFT/TOT）を深く可視化できます。
- 🏗️ プロトコルネイティブなサイドカーアーキテクチャ: 実績豊富なEnvoy Proxyを基盤として構築されたPlanoは、アプリケーションと並行して自己完結型のプロセスとして動作します。このサイドカーモデルにより「ライブラリ税」を回避でき、Python、Java、Goなどあらゆるプログラミング言語で利用可能でありながら、トラフィックに比例して直線的にスケーリングできます。
ユースケース
マルチエージェントワークフローのスケーリング コーディング、リサーチ、データ入力など、異なるエージェントがそれぞれ専門分野を担う複雑なシステムでは、Planoが交通整理役として機能します。ユーザーの意図や会話の文脈を分析し、リクエストを最も適切なエージェントまたはエージェントのシーケンスにルーティングすることで、そのタスクに最適な精度を実現します。
エンタープライズセキュリティの標準化 規制対象となる環境で稼働するエンジニアリングチームにとって、Planoは安全ポリシーの一元管理ポイントを提供します。企業内のすべてのエージェントインタラクションに対して、個人情報マスキング、検索フック、ジェイルブレイクフィルターなどを一括適用できるため、コンプライアンスがインフラストラクチャレベルで強制され、個々の開発者による実装に頼る必要がなくなります。
迅速なモデルベンチマークとマイグレーション よりコスト効率の高い新しいLLMがリリースされた場合、Planoを使ってトラフィックの一部を新プロバイダーに向け、テストを実施できます。アプリケーションはPlanoの統一APIと通信しているため、バックエンドプロバイダーやモデルバージョンの切り替えを設定ファイルのみで行え、アプリケーションコードを一行も書き換えることなく済みます。
なぜPlanoを選ぶのか？
Planoは、現在のAI領域を席巻している脆弱なライブラリベースの抽象化から脱却しています。
- プロダクショングレードの基盤: 多くのツールが特定のAIフレームワークをラップしたものであるのに対し、PlanoはEnvoy Proxy上に構築されています。Google、Stripe、Netflixなどの企業が大規模トラフィック処理に採用しているのと同じ技術です。
- タスク固有のLLM（TLM）: 一般的なプロキシとは異なり、Planoは高速かつ正確なルーティングや関数呼び出しに特化した高効率モデル（例：Plano-Orchestrator）を活用しています。
- 運用面での分離: Planoはプロセス外で動作するため、AIインフラストラクチャのアップグレード、セキュリティポリシーの変更、モデルルーティングの更新を、アプリケーションのデプロイサイクルとは独立して行えます。これにより、複数のマイクロサービスにまたがるライブラリ依存関係の管理という「ひどい苦痛」を軽減できます。
まとめ
Planoは、チームがAIの実験段階から信頼性の高いプロダクション規模のアプリケーションへと移行する方法を根本から変えます。「隠れたミドルウェア」をエージェントアプリケーション全体で標準化することで、プロフェッショナルなソフトウェアデリバリーに必要な安定性とオブザーバビリティを提供します。あなたはエージェントの中核となる知能の反復改善に自由に注力でき、一方で、最新のAIスタックに内在する複雑さは、堅牢でスケーラブルな基盤が確実に処理してくれます。
More information on Plano
Plano was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2026-01-12.
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Plandex AI coding agent：AIを活用し、実用的なソフトウェアを生産的に構築。開発者向けワークフローで大規模プロジェクトにも対応し、AIによる変更を管理。
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PilottAIは、高度なオーケストレーション機能を備えた自律型マルチエージェントシステムを構築するためのPythonフレームワークです。大規模言語モデルを活用した、拡張性のあるAIアプリケーションを構築するためのエンタープライズ対応機能を提供します。
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Pylarは、あなたのエージェントとデータベースの間に位置します。あなたがアクセス可能なデータを定義し、その上にカスタムツールを構築することで、すべてのAIデプロイメントにおける完全な可観測性を得ることができます。
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TaskingAI は、AIネイティブなアプリ開発に Firebase のような手軽さをもたらします。LLMモデルを選択してプロジェクトを開始し、ステートフルAPIに支えられた応答性の高いアシスタントを構築し、マネージドメモリ、ツール連携、拡張生成システムを活用してその機能を強化しましょう。
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AIエージェントとLLMアプリケーションを、可観測性、評価、リプレイ分析を用いて構築しましょう。ブラックボックス化やプロンプトの当て推量とはもう無縁です。