4月のリリースは、主に一つのこと、つまりAIエージェントの開発をより検査しやすくすることに焦点を当てています。
エージェントを構築している方なら、難しいのは常に最終的な答えではないことをご存知でしょう。それは、答えが表示されるまでに起こったすべてのことです。エージェントはユーザーが何を求めていると思ったのか？どのツールを呼び出したのか？そのツールから何が返ってきたのか？プロンプトが失敗したのか、それともビジネスロジックが失敗したのか？
今月、Apidogは、その種の作業のための新しいツールを追加しました。AI Agent Debugger、A2A Debugger、大規模な移行のためのPostman APIインポート、公開ドキュメントにおけるより良いAsk AI体験、そしてカスタムモデルプロバイダーです。
変更点はこちらです👇
⭐ 新機能
🔥 AI Agent Debugger: エージェントの完全な実行を検査
Apidogは以前からSSEエンドポイントの視覚的なデバッグをサポートしてきました。これは、モデル応答のストリーミング、進捗状況の更新、リアルタイム通知、その他のイベント駆動型APIに役立っています。
しかし、エージェントのデバッグにはストリームビューア以上のものが必要です。
モデルの応答は、エージェントが最終的にどこに到達したかを示すだけで、そこにどのように到達したかは示しません。実際のプロジェクトでは、会話のターン、モデルの呼び出し、MCPツールの呼び出し、カスタムスキルの実行、ツールの結果、最終出力など、その間のステップを確認する必要がよくあります。
新しいAI Agent Debuggerは、そのために作られました。
最終的な応答だけを確認する代わりに、Apidog内でエージェントの実行パスを追跡できます。会話の各ラウンド、モデル呼び出し、MCPツールの呼び出し、スキル実行、および最終結果はすべて一箇所に記録されます。
これにより、実践的なデバッグの質問に答えるのがはるかに簡単になります。
- プロンプトはモデルに十分なコンテキストを与えましたか？
- エージェントは正しいツールを選択しましたか？
- MCPツールは期待される結果を返しましたか？
- 問題はモデルの設定、ツールパラメータ、またはビジネスロジックに起因していますか？
エージェントシステムはすぐに複雑になる可能性があります。これにより、チームは実際に何が起こったかをより明確に確認できます。
🤝 A2A Debugger: エージェント間通信のテスト
マルチエージェントシステムはますます一般的になっています。エージェントが連携し始めると、タスクの受け渡し、メッセージの交換、結果の正確な返却ができるかどうかを確認する信頼性の高い方法が必要になります。
Apidogは、GoogleのA2A、すなわちエージェント間プロトコルのデバッグをサポートするようになりました。
A2Aリクエストを直接送信し、リクエストパラメータを検査し、応答を確認し、インタラクションの結果を検証できます。これにより、チームは別のツール間を行き来したり、生プロトコルの詳細を手動で読んだりすることなく、エージェント間通信をテストできます。
これら2つの新しいデバッグツールの違いはシンプルです。
- AI Agent Debuggerは、単一のエージェントがタスクを実行中に内部で何が起こるかを確認します。
- A2A Debuggerは、あるエージェントが別のエージェントと通信できるかどうかを確認します。
エージェントに取り組んでいるほとんどのチームは、遅かれ早かれ両方を必要とするでしょう。
📦 Postman APIを介したPostmanデータのインポート
Postmanの移行において、大規模なチーム向けのより良いオプションが提供されるようになりました。
ApidogはすでにローカルのPostmanファイルのインポートをサポートしていました。今後は、Postman APIを介してワークスペース、コレクション、および環境もインポートできるようになります。
これは、新しいプロジェクトを作成する際の大量移行のために設計されています。実際には、Postmanワークスペース全体をApidogに移動するに近いものです。Postmanアカウントに複数のワークスペースがある場合、Apidogはインポート後に対応するプロジェクトを作成します。
これにより、ローカルでのエクスポート、アップロード、クリーンアップの手順が少なくなります。小規模なインポートの場合は、引き続きローカルファイルを使用できます。大規模なワークスペース移行の場合、API経由の方がはるかに手間がかかりません。
📄 公開ドキュメントの「Ask AI」がサイドバーで開くようになりました
公開されたドキュメントの「Ask AI」機能がサイドバーで動作するようになりました。
読者は、現在のドキュメントを開いたまま、それに関する質問をすることができます。これは小さなUIの変更に聞こえるかもしれませんが、多くの行き来をなくします。APIドキュメントを読み、質問し、さらに質問を続け、それでもページ内での場所を維持できます。
特に長いドキュメントでは、答えがページ内のどこかにあるにもかかわらず、すぐに見つけるのが難しい場合に非常に役立ちます。
🧠 カスタムAIモデルプロバイダー
チームは、カスタムのベースURLを使用してカスタムプロバイダーを接続することもできます。企業がすでに自己ホスト型モデルサービスや内部モデルゲートウェイを使用している場合、AI関連のワークフローをデバッグするたびにツールを切り替える代わりに、その設定をApidogに持ち込むことができます。
🐞 バグ修正と小規模な改善
今月は、いくつかの修正と品質向上アップデートもリリースしました。
- OpenAPIのスマートマージでエンドポイントの応答例が保持されない問題を修正しました。
- 子ブランチから保護されたメインブランチにマージする際に、選択されていないエンドポイントが含まれる可能性がある問題を修正しました。
- ブランチからエンドポイントバージョンを作成する際のドロップダウン表示の誤りを修正しました。
- CLI経由でテストを実行する際にTestDataとTestCasesが動作しない問題を修正しました。
- OpenAPIのエクスポートで、関連性のないモジュールからの応答コンポーネントが含まれる問題を修正しました。
- コメント付きJSONのMarkdownエクスポート書式設定を修正しました。
crypto is not definedが原因で発生するWordエクスポートエラーを修正しました。- Basic認証が有効なKnife4jをインポートする際に、ユーザー名とパスワードのフィールドが表示されない問題を修正しました。
- タグが数字である場合のエンドポイントフィルタリングエラーを修正しました。
apidog endpoint list --branchが指定されたブランチのデータを返さない問題を修正しました。- いくつかのMCPツールパラメータ、フィルタリング、およびエラーメッセージの問題を修正しました。
- 生成されたコードに
typescriptThreePlus設定オプションが欠落していた問題を修正しました。
🌟 これが意味すること
4月のリリースは、AIエージェント製品を構築するチームにとって実用的なものです。
AI Agent Debuggerは単一のエージェントの実行を検査するのに役立ちます。A2A Debuggerはエージェント間の通信をテストするのに役立ちます。Postman APIインポートは移行の苦痛を軽減します。Ask AIサイドバーは公開ドキュメントをより使いやすくします。カスタムモデルプロバイダーは、チームにAI設定のより詳細な制御を提供します。
これらのどれも、派手さのために派手なのではありません。これらは、エージェント開発がデモ段階から実際のプロジェクトに移行する際に、チームが求め始めるような種類のツールです。
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敬具、
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