AIエージェントの「証人」を作った——MCPサーバー監査ツール agentwit の設計思想
Zenn / 3/15/2026
💬 OpinionIdeas & Deep AnalysisTools & Practical Usage
Key Points
- AIエージェントの行動を検証する「証人」機能を agentwit に組み込み、その設計思想と目的を解説。
- MCPサーバー監査ツールとしての透明性・説明責任を高める、トレース可能なイベント記録と検証手法を提示。
- 設計時のトレードオフ（パフォーマンス対セキュリティ・プライバシー、法令遵守）を議論。
- 具体的なアーキテクチャ要素（モジュール構成、データフロー、証拠データの生成・保存）と今後の適用課題を紹介。
はじめに
2026年3月、MuskがTesla × xAIの共同プロジェクト「Macrohard」を発表した。「企業全体の機能をエミュレートできる」と謳うAIエージェントだ。
大げさな宣伝文句はともかく、この発表が示している事実は重い。AIエージェントが「企業インフラとして」動く時代が来ようとしている。
そのとき、あなたは問われる。
「そのエージェント、昨日何をしていましたか？」
答えられるか？
既存ツールはなぜ「証人」になれないのか
MCPセキュリティツールはすでにいくつか存在する。mcp-scan、Proximity、Intercept……。優れたツールばかりだ。しかし...
Continue reading this article on the original site.
Read original →Related Articles
Day 10: 230 Sessions of Hustle and It Comes Down to One Person Reading a Document
Dev.to
5 Dangerous Lies Behind Viral AI Coding Demos That Break in Production
Dev.to
Two bots, one confused server: what Nimbus revealed about AI agent identity
Dev.to
How to Create a Month of Content in One Day Using AI (Step-by-Step System)
Dev.to
OpenTelemetry just standardized LLM tracing. Here's what it actually looks like in code.
Dev.to
