Braidrun ワークフローへようこそ

初めて Braidrun Workflow を開いた場合、このページでは、私たちが何であるか、私たちがあなたのために何ができるか、私たちが誰に適しており、誰に適していないのかを 2 分で明確に説明します。その後、読み続けるかどうかを決定します。

私たちは何なのか

Braidrun Workflow は、「エージェント駆動型 AI ワークフロー」構築プラットフォームです。これを使用すると、毎日ニュースをキャッチして要約を作成し、毎週 ASA レポートを生成し、毎回複数のエージェントによるレビューのために PRD を送信するなど、繰り返し行うことを「手動スクリプト実行」から「スケジュールされた自動トリガー + 可観測性 + 承認」パイプラインに変えることができます。

業界はどこへ行ってしまったのでしょうか？

2026 年に入り、Agentic Workflow に関する議論の重心は、概念から工学的な実装と投資対効果へと移りました。よく見られる共通認識は次のとおりです：

1. シングルエージェントの対話 → マルチエージェントのコラボレーション + システムオーケストレーションへ — 商業的価値のあるエンタープライズレベルのエージェントは、インテリジェントな計画、長期記憶、ツールの呼び出し、自律的なアクションという 4 つのコア機能を備えている必要があります。シンプルなプロンプトシリーズではもはや十分ではありません。代わりに、「複雑なビジネス要件は自動的にいくつかのサブタスクに分割され、さまざまな専門知識を持つエージェントまたはモジュールが協力して完了します。」
2. 「ラストワンマイル」の課題が十分に露呈した — 多くの企業が実際に導入する段階で 3 つの点に詰まります。1 つ目はシステム連携（ERP / CRM / OA にモダンな API がない）、2 つ目は知識のコールドスタート（非構造化ドキュメント + 製品ラインをまたぐコーパスの RAG 構築コストが高い）、3 つ目は企業レベルのガバナンス（権限・コスト・監査・分離が本番投入となると一気に手薄になる）です。
3. ローコードがエージェント オーケストレーション プラットフォームの標準になる — 業務プロセスを最もよく理解しているのは、多くの場合現場の担当者です。「ビジュアルなオーケストレーション + 業務担当者による自律的なプロセス定義」は、この種のプラットフォームの標準要件になっています。
4. 人間関係者 — AI ステップは業務プロセスに直接オーケストレーションされます。人は審査と例外処理のノードを担い、AI は高頻度で標準化されたプロセス区間を担当します。

これらの合意に対して定月は何をしたのでしょうか?

• ツール呼び出し+システム接続 — MCP client / server、Webhook トリガー、REST API、認証情報センター + provider 紐付けを標準搭載しています。Agent は既存の CRM / OA / 社内 API に実際にアクセスできます。
• ナレッジコールドスタート — RAG ツールはすぐに利用でき、フォルダをスキャンするだけで意味検索が行えます。同時に 240 以上の業種テンプレートが「ゼロからプロセスを構築する」立ち上げコストを回避する手助けとなります。
• エンタープライズレベルのガバナンス — 監査ログ、認証情報の暗号化、承認チェーン、チームごとの分離、サブスクリプションごとのクォータ制御はすべてデフォルトで有効になっており、自分で車輪を再発明する必要はありません。
• 可視化 + ローコード — キャンバスのドラッグ アンド ドロップ + YAML 双方向同期 + AI アシスタントの自然言語生成により、ビジネス担当者もエンジニアもすぐに始めることができます。
• Human-in-the-loop — manual_approval は第一級のステップ修飾子で、任意のステップに承認ゲートを追加できます。承認センターとメール通知を備え、API 経由での承認・却下も可能です。

裸のエージェントでは不十分な理由

IDE またはチャットでエージェントと直接話すと、すぐに次のようなことが起こります。

• 再現性がない - 同じ問題でも毎回結果が異なるため、回帰テストが不可能になります
• 観察不可能 - エージェントが思考プロセス中にどのツールを調整したか、使用したトークンの数、および費やした金額は誰も記録しません。
• 監査不可 - 顧客データと資金運用に関しては、コンプライアンス チームが後から追跡することはできません。
• 再利用不可 - 各従業員は「エージェントと 1 回会話」し、同じビジネス ロジックが N 回作成される
• 管理不能 - 資格情報、モデルの割り当て、承認ノードはすべて全員のチャット履歴にあり、制御不能です

ワークフローはこれら 5 点をすべて満たしており、それでこそ Agent が企業の正式な本番プロセスに入ることができます。

プラットフォームの3つの切り札

• ビジュアルキャンバス + YAML 双方向同期 — DAG グラフと YAML はバイトレベルで同等です。ノードをドラッグすることも、YAML を直接記述することもできます。双方とも、コメントを失ったり順序を混乱させたりすることなく、リアルタイムでお互いを更新します。
• AI ワークフローの第一級市民のためのプリミティブ — single / group_chat / agent_based / classifier / state_machine / sub_workflow はいずれもネイティブの step 種別で、manual_approval は任意のステップに追加できる承認修飾子です。マルチエージェントの協調を記述する感覚は、コードを書くのと同じくらい自然です。
• 量産グレードのデフォルト — Docker サンドボックスでのコード実行、サービス再起動時の自動再開、認証情報の AES-256-GCM 暗号化、監査ログ、9 種類のブレークポイントを備えたデバッガー、これらは標準で用意されており、本番投入後も耐えられます。

これはどのように役立ちますか?

最も一般的な 3 つのユーザー ペルソナは次のとおりです。

①業務運用・毎週繰り返すものを自動化する

• 毎日午前 8 時に、RSS/Twitter から業界ニュースをまとめて取得し、トピックごとに分類し、AI 用の中国語の要約を作成して、Slack/Feishu に送信します。
• 毎週月曜日に、Apple Search Ads + Google Ads のデータが自動的に取得され、Excel レポートが生成され、5 つの重要な提案が発行され、運用担当者にメールが送信されます。
• 新しい電子商取引製品が店頭に並べられる前に、複数のエージェントによる一連のレビュー (製品の選択、ネーミング、コピーライティング、価格設定戦略) が行われます。一つでも合格しないと製品が動かなくなってしまいます。

②エンジニアリングチーム ・LLMパイプラインを運用・保守可能な資産にする

• コードレビュー: 複数のエージェントが PR をさまざまな観点 (可読性/セキュリティ/パフォーマンス/テストカバレッジ) から独立してレビューし、要約した後にスコアと改善提案を与えます。
• オンライン アラーム分類: Webhook に接続すると、LLM はアラームが「実際の問題」であるか「ノイズ」であるかを判断し、自動的にチケットを作成するか、チケットを直接飲み込みます。
• リリース ノートの自動化: CI のトリガー、コミットのキャプチャ、重大な変更のフィルター処理、およびそれらの変更をユーザー向けのマークダウンに編成します。

③ エージェント開発者 · マルチエージェントのコラボレーションを調整する

• group_chat: 計画がまとまるまで、PM/エンジニアリング/QA の 3 つの役割のエージェントが互いに批判し合います。
• Agent_based: ユーザーの質問を読んだ後、オーケストレーターが研究者/ライター/コーダーの各ワーカーにサブタスクを動的に割り当てます。
• state_machine: 複数ラウンドの対話 + 状態転送。複雑なビジネス プロセス (契約の承認/作業指示のライフ サイクル) を再生可能な状態チャートに書き込みます。

3 つの主要な違い (他のツールとの比較)

1. インタラクティブなブレークポイントデバッガー

任意の step の前 / 後 / 失敗時 / 条件成立時にブレークポイントを設定し、ステップ実行し、すべての変数を検査し、実行時に変数を直接編集してから続行できます。体験は IDE の debugger と同等です。

2. サービスが再起動され、中断されたステップから自動的に再開されます。

ワークフローはステップ 7 に達し、サーバーが OOM によってたまたま再起動されました。他のツールは最初から実行する必要がありました。 Braidrun がリカバリ フィールドを構成すると、再起動後にステップ 7 から直接実行を継続でき、以前に完了したステップ (冪等のマークが付いている) は自動的にスキップされます。

3. YAML とキャンバスのバイトレベルの双方向

YAML への変更はすぐにキャンバスに反映されます。キャンバス上で線を接続すると、すぐに YAML が生成されます。 Git の差分ワークフローは通常の YAML の差分であり、乱雑な JSON ダンプではありません。時間の半分をキャンバス内でのドラッグに費やし、残りの半分を YAML での微調整に費やすことができます。

誰に向いていないのか

正直に言うと、次のシナリオでは、より適切な別のツールを選択することもできます。

• 純粋なETL/データ転送 — これらのプロの ETL オーケストレーターである Airflow / Dagster / dbt の方がまだ優れています。私たちは「AIステップによるワークフロー」に焦点を当てています。
• ミリ秒レベルのリアルタイム推論 — ワークフローエンジンには本質的にスケジューリングのオーバーヘッドがあり、ミリ秒単位の遅延を要求するオンライン推論には向いていません。そうしたシナリオでは LLM API を直接呼び出すほうが適しています。
• チャットでの会話が必要なだけ — 単に会話できるエージェントになりたい場合は、Claude Desktop / ChatGPT を使用するだけで十分です。 Braidrun は「複数ステップのオーケストレーション」であり、これを単一ステップのタスクに使用するのは少しやりすぎです。

30秒間の価格プレビュー

• 無料版 — 5 つのワークフロー / 3 つの基本ステップ / BYOK - 個人的な経験で十分です。
• プロ — 50のワークフロー/全8ステップ/AIアシスタント/ブレークポイントデバッガー。
• チーム — 200 のワークフロー/チーム共有資格情報/共同編集。
• エンタープライズ — 無制限/SSO/監査/SLA。

パッケージの詳細な比較とアップグレード パスについては、次を参照してください。 サブスクリプションと価格。

30 秒間のデータ セキュリティ プレビュー

• すべての API Key は認証情報センターで AES-256-GCM により暗号化して保存され、ログや YAML エクスポートに現れることはありません。
• BYOK のシナリオでは、モデル呼び出しはあなた自身の Key を直接使用し、provider が課金します。
• Enterprise プランは完全なプライベート展開をサポートしています。データ、実行記録、製品が国境を離れることはありません。

次に何をすべきか

• クイックスタート — 登録は無料で、10 分で最初のワークフローを動かせます。
• コアコンセプト — 始める前に、5 分間かけてワークフロー、ステップ、エージェント、モジュールの関係を理解してください。
• テンプレートライブラリの概要 — 240 以上の業種テンプレートから、まずは自分のニーズに近いものがあるか探してみてください。