AIエージェント実行基盤「haro」と、エージェントサンドボックスの未来

コーディングエージェントの成果はモデルの賢さだけでなく「どこで動かすか」で任せられる仕事の幅が変わります。手元のPCでは蓋を閉じれば止まり、並列度はスペックで頭打ちになり、思い切った操作にはPC側のセキュリティ統制も要ります。LayerXの内製基盤haroでは、環境はエージェントの属性です。軽量な汎用環境からフル装備の開発環境、DBの向き先や権限を変えた環境まで、仕事に応じてKubernetes上に払い出されます。エージェントが実装を進め、人間はpreview URLと差分をレビューするだけ。環境は使い捨てで、壊しても誰も困りません。本セッションでは、これを支える自作のWorkspace CRDとOperatorを中心に解説します。エージェントが実際に動くのはごく一部の時間です。アイドル検知でPodをsuspendしてコストを抑え、heartbeatでロングランを検知していますが、復帰はPod起動待ちです。この限界の先を、CNCFに現れたエージェントサンドボックス（kubernetes-sigs/agent-sandbox、Agent Substrate）の検証結果と重ねて考察します。