AIゲートウェイの設計：エージェントワークフローとMCPトラフィックのプロキシ化

従来のAPIゲートウェイは、自律型エージェントが一度に50のツール呼び出しを連鎖させると崩壊します。ここでは、AIネイティブのリバースプロキシを展開して推論チェーンをキャッシュし、MCPトラフィックをルーティングし、悪意のあるエージェントを制御する方法と、そのセキュリティストーリーが元のゲートウェイの提案よりもはるかに複雑になった理由について解説します。

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2026年までに、AIの風景は静的なプロンプト応答チャットボットから、自律的で多段階のエージェントワークフローへと確実に移行しています。大規模言語モデルは、データベースを独立してクエリし、外部APIをトリガーし、複雑なコードを実行する推論エンジンとして機能しています。このアーキテクチャの飛躍は、従来の企業ネットワークインフラの重大な欠陥を露呈させました。レガシーAPIゲートウェイは、線形で予測可能な1：1リクエストとレスポンスのRESTトラフィック向けに設計されており、自律型AIエージェントが生成する高トークン・高ボリュームのトラフィックには全く対応できません。

単一のユーザープロンプトが何十もの連鎖モデル呼び出しやツール呼び出しを引き起こす場合、ネットワークの境界には特殊な仲介役が必要です。そこで登場するのがAIゲートウェイプロキシです。これは、ネットワークのエッジに配置されたAIネイティブのリバースプロキシで、セマンティックキャッシング、インテリジェントなLLMトラフィックルーティング、増大するModel Context Protocol（MCP）トラフィックの管理を行いながら、レガシーゲートウェイが理解できなかった新たなサプライチェーン攻撃のクラスもブロックします。

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変化のきっかけ：Model Context Protocol

なぜAIゲートウェイが必須になったのか理解するには、2026年のエージェントトラフィックの流れを理解する必要があります。その主な推進力はMCPです。

Anthropicは2024年11月25日にMCPを導入し、仕様（バージョン2024-11-05）をオープンソース化しました。PythonとTypeScript SDKも同時に公開されました。このプロトコルは、スケーリングの根本的な問題を解決しました。従来、開発者はLLMがアクセスするツールごとにカスタムのベンダー固有コネクタを書かなければなりませんでしたが、MCPはAIシステムが外部データソースと統合するための普遍的でオープンな標準インターフェースを提供します。コミュニティプレスではこれを「AIのUSB-Cポート」と表現しています。

採用曲線は急峻でした。3か月以内に、コミュニティが構築したMCPサーバーは1,000を超え、2025年4月までにダウンロード数はローンチ時の約10万から毎月800万を超えました。2025年末までに、5,800以上のMCPサーバーと300以上のMCPクライアントが利用可能となり、SAP、Oracle、Dockerなどのエンタープライズプラットフォームもサポートしています。Google、OpenAI、Microsoftといった主要なバックersも引き続き支援しています。

ガバナンスは採用に続いて進展しました。2025年12月、AnthropicはMCPをAgentic AI Foundation (AAIF)に寄付しました。これはLinux Foundationの下に設立された基金で、Anthropic、Block、OpenAIが共同設立しています。この動きにより、MCPは単一ベンダーのプロトコルからベンダーニュートラルなインフラへと位置付けられました。さらに、1周年記念には大規模な仕様更新が行われ、タスクベース（非同期）ワークフローやOAuthフロー用のURLモード、ツールを用いたサーバーサイドサンプリングが導入され、ユーザートークン予算内でエージェントループを実行しつつ、クレデンシャルをクライアントに露出させない仕組みが整備されました。

このプロトコルのトランスポート層は、JSON-RPC 2.0を2つのチャネル（標準入力/出力（stdio）とサーバー送信イベント（SSE）またはHTTPストリーミング）で使用します。アーキテクチャは、次の3つの役割に明確に分離されています：

• MCPホスト — LLMを実行するアプリケーション（IDE、会話インターフェース、または自動化バックエンドサービス）
• MCPクライアント — ホスト内に存在し、LLMリクエストをMCPワイヤフォーマットに変換するルーター
• MCPサーバー — 外部サービスで、ツールやリソース、プロンプトをLLMに公開します

MCPのおかげで、自律型エージェントはエンタープライズシステムを動的に発見し、接続できるようになりました。この接続の容易さは両刃の剣です。複雑なマルチシステム操作を日常的に行える一方で、単一のプロンプトが膨大なAPI呼び出しの木に広がり、攻撃面も拡大します。

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エージェントの崩壊例：IIoTケーススタディ

ネットワークインフラにかかる負荷を可視化するために、産業ミラーリングとローカルセンサーからクラウドのデジタルツインへのトンネリングを中心としたエンタープライズ展開を考えます。

特殊な自律AIエージェントは、工場のセンサー網を監視する任務を負っています。エージェントは工場の連続テレメトリストリームを監視し、振動データに異常を検知すると、より多くのコンテキストが必要と推論し、何の人間の介入もなく、MCPツール呼び出しを連鎖させます：

1. 時系列データベースに過去72時間のセンサー readingsをクエリ
2. メンテナンスログを要約する軽量LLMを呼び出し
3. MCPサーバー経由で物理シミュレーションツールをトリガー
4. NVIDIA Omniverseのレンダリングパイプラインを呼び出し、デジタルツインをリアルタイムで更新・可視化
5. アラートペイロードをエンタープライズSlackチャネルに送信

たった一つの異常検知で、50以上のAPI呼び出し、多数のLLM呼び出し（数十万トークン消費）、重いレンダリング処理が発生します。

このトラフィックが標準のAPIゲートウェイを通過すると、システムは盲目になります。レガシーゲートウェイはHTTPトラフィックを認識しますが、*トークン*を理解できません。単純なデータベース読み取りと計算負荷の高いLLM推論ステップを区別できず、レートリミットの枯渇、ツール呼び出しの重複による課金増加、リクエストの洪水によるパイプラインの失敗を招きます。

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AIゲートウェイプロキシの登場

AIゲートウェイプロキシは、AIトラフィックを管理するミドルウェア層です。MCPホストとさまざまなバックエンドのLLMやMCPサーバーの間に配置され、エージェントワークフローの各段階をインターセプト、分析、管理します。

現在のAIネイティブゲートウェイには、Bifrost（Maxim AI、Apache 2.0、Goベース）、LiteLLM（MIT、Python、GitHubスター33,000+）、Portkey（2026年3月に完全オープンソース化、200+プロバイダー）、Kong AI Gateway（バージョン3.14）、およびLinux Foundationのagentgatewayプロジェクトがあります。これらはすべてAIの言語に精通し、トークン単位での使用状況を追跡し、プロンプトペイロードを検査し、URLパスだけでなく意味的意図に基づいたポリシーを適用します。

これらゲートウェイのアーキテクチャ選択は、パフォーマンスに大きく影響します。PythonベースのLiteLLMはリクエストごとに約8〜50msのオーバーヘッドを追加しますが、これは中程度のスループットには許容範囲です。高負荷の環境では、GoベースのBifrostは約11µsのオーバーヘッドを持ち、5,000 RPSでの遅延は大きく異なります（数オーダーの差）。

エンタープライズは、AIゲートウェイをネットワークのエッジに展開することで、次の3つの柱を取り戻します：セマンティックキャッシング、インテリジェントルーティング、および悪意のあるエージェントの制御。さらに、MCP特有の攻撃クラスに対するセキュリティも重要性を増しており、以下で詳述します。

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柱1：ネットワークエッジでのセマンティックキャッシング

エージェントワークフローでは、LLMは頻繁に認知ループに入り、同じ質問やデータを繰り返し問い合わせます。全く同じまたはほぼ同じクエリに対して商用のLLMプロバイダーに支払うのは無駄であり、計算コストと遅延を増大させます。ある事例では、セマンティックキャッシングを導入することで、カスタマーサポートシステムのLLMコストを69%削減できたと報告されています。

セマンティックキャッシングは、クエリの意味を理解し、同じまたは類似のエージェントリクエストをキャッシュから直接提供します。従来のキャッシュはバイト単位の完全一致を必要としますが、セマンティックキャッシングはプロンプトの意味を理解します。

現代のAIゲートウェイは、二層のキャッシングアーキテクチャを採用しています：

層1 — 完全一致ハッシュ。ゲートウェイは入力されたプロンプトをハッシュ化し、「現在のタービン4の温度は？」と尋ねると、即座にキャッシュされた応答を返します。

層2 — ベクトル類似性検索。エージェントが次のループで少し表現を変えた場合（例：「4番目のタービンの温度を教えて」）、ゲートウェイは新しいプロンプトの埋め込みを生成し、以前のクエリと比較します。類似性スコアが閾値（通常0.85以上）を超えた場合、LLMを完全にスキップしてキャッシュから応答を提供します。

LiteLLMはredis-semanticとqdrant-semanticの両方のキャッシュモードをサポートしています。Portkeyは、マネージドゲートウェイカテゴリで最も成熟したセマンティックキャッシングの実装の一つを提供しています。Cloudflare AI Gatewayは、グローバルエッジでの完全一致キャッシュをカバーしていますが、セマンティック（ベクトル類似性）キャッシングは2026年中の未対応です。

高ボリュームのMCPトラフィックにおいて、セマンティックキャッシングは、リアルタイムアプリケーションの実現と高コストなプロトタイプの差を生み出します。

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柱2：LLMトラフィックのルーティングとフォールバック

自律エージェントは単一モデルに縛られません。成熟したエージェントアーキテクチャは、特定のサブタスクに適した複数のLLMのアンサンブルを使用します。ルーティングロジックをエージェント自体にハードコーディングすると、プロバイダーがオフラインになった場合にエージェントが動作しなくなります。

AIゲートウェイはこの複雑さを抽象化します。エージェントはすべてのリクエストを単一のエンドポイント（通常はOpenAI互換のAPI）に送信し、ゲートウェイがミリ秒単位で動的にルーティングを決定します。

動的モデルルーティング。 ゲートウェイはペイロードを検査し、最適な宛先に振り分けます。簡単な分類タスク（例：センサーアラートの重大度判定）は高速・低コストのモデルにルーティングし、複雑な推論やコード生成は重厚なモデルに振り分けます。Kong AI Gateway 3.10以降は、AI Proxy Advancedプラグインを用いた意味的ルーティングを実装し、プロンプトとモデルの専門領域の説明の意味的類似性に基づきリクエストを分散します。Portkeyは200以上のLLMプロバイダーへのルーティングを単一のコントロールプレーンからサポートします。

レジリエンスとフォールバックチェーン。 LLM APIの障害やレートリミットは現実的な問題です。2025年にはOpenAIが3つの大規模障害を経験し、Anthropicもピーク時にレートリミットに遭遇しました。AIゲートウェイは継続的なヘルス追跡と自動フォールバックを実装しています。プライマリプロバイダーがタイムアウトや429 Too Many Requestsを返した場合、ゲートウェイは自動的にセカンダリにリダイレクトします。エージェントはこれを意識せずにワークフローを続行します。

エージェント間通信（A2A）。 2026年4月までに、ルーティングの問題はLLM呼び出しだけにとどまらず、Googleが2024年4月に開始したA2Aプロトコルも含めて拡大しました。KongのAI Gateway 3.14は、Kong Agent Gatewayを導入し、A2A通信、LLM呼び出し、MCPツール呼び出しを統合した制御プレーンを実現しています。Gartnerの2026年*Emerging Tech Adoption Radar*は、「エージェント間の相互作用が増加する中、AIゲートウェイは安全でスケーラブルなAI導入の基盤となる」と指摘しています。Linux Foundationのagentgatewayプロジェクトは、Open Policy Agent（OPA）を用いたポリシーエンジンを中心に、オープンソースで推進されています。

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柱3：悪意あるエージェントの制御とガードレールの強化

エージェントワークフローの最も危険な側面は、自律ループが制御不能に陥る可能性です。悪意のあるエージェントは、エラーを誤解し、幻覚的な解決策を提案し、MCPツールを連続して呼び出し続けることがあります。管理されていない環境では、数千の高価なAPI呼び出しや破壊的操作を数分で行う危険性があります。

AIゲートウェイは、粒度の細かいトークン認識のガバナンスを通じてこれを防ぎます。

トークンベースのレートリミット。 1分あたりのリクエスト数制限は、1リクエストが100〜100,000トークンを消費する場合には役に立ちません。AIゲートウェイは、仮想キーやエージェントのペルソナ、プロジェクトごとにTokens-Per-Minute（TPM）制限を課します。Bifrostは、Customer → Team → Virtual Key → Provider Configの4層の予算階層を実装し、各レベルで支出上限を設定します。IIoT診断エージェントが突然トークン消費を増やした場合、ゲートウェイはエンタープライズ予算を使い果たす前にパイプラインを制御します。

MCPツールアクセス制御。 ゲートウェイは、MCPツールレベルでのロールベースアクセス制御（RBAC）を実施します。エージェントはさまざまなMCPサーバーへの探索アクセスを持つ場合でも、最小権限の原則に従い、SELECTクエリによるセンサーのテレメトリ読み取りを許可し、DROPやUPDATEコマンドによる本番データベースの操作はブロックします。2025年10月リリースのKong AI Gateway 3.12は、MCP ACLsを追加し、既存のREST API定義から自動的にMCPサーバーを生成します。これにより、内部サービスの迅速なエクスポートとOAuthによる一元管理が可能になっています。

BifrostのCode Modeは、この層での最適化の一つです。ツール定義を必要最小限のスキーマに削減し、エージェントのターンあたりのトークン消費を50%以上削減します。これにより、ランナウェイループの被害範囲が縮小します。

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柱4：MCP特有の攻撃クラスに対するセキュリティ

このセクションは、元のゲートウェイ提案には存在しませんでした。過去18ヶ月でMCPの攻撃面が体系的にマッピングされ、その結果、深刻な脅威が明らかになっています。

ツールのポイズニング。 MCPサーバーは、ツールのメタデータ（JSON Schema、ツール説明、構造化メタデータ）に悪意ある指示を埋め込むことが可能です。モデルはこれらを命令として読み取るため、攻撃者がMCPサーバーを制御または侵害すると、エージェントが渡すディスクリプタに直接指示を書き込み、サニタイズされずに全権限を持つ状態になります。これは、CVEs CVE-2025-54136（MCPoison）とCVEs CVE-2025-54135（CurXecute）として2025年に公開されました。OWASPはこれらをLLM01（プロンプトインジェクション）とLLM05（不適切な出力処理）に分類しています。

ループの引き抜きパターン。 MCPツール定義は、インストール後に変異可能です。安全とされたツールが静かに再定義され、APIキーのリダイレクトやコマンドの変更、信頼されたツールへの呼び出しの傍受を行うことがあります。2025年4月にSimon Willisonがこのパターンを指摘しました。

サプライチェーンの侵害（レジストリ経由）。 CVE-2025-6514は、mcp-remoteの重大なOSコマンドインジェクション脆弱性（CVSS 9.6）です。JFrog Security Researchにより発見され、バージョン0.1.16で修正されました。攻撃者は、悪意のあるMCPサーバーからauthorization_endpointを渡され、リモートコード実行を可能にします。ダウンロード数は43万超で、CloudflareやHugging Face、Auth0の導入例もあります。

複数サーバー間のクロストールポイズニング。 7つの主要なMCPクライアントの分析では、複数のサーバーが同じエージェントに接続されている場合、悪意のあるサーバーが信頼されたサーバーの呼び出しを上書きまたは傍受できることが判明しています。例として、Supabaseのservice-roleを持つCursorエージェントがサポートチケット内に埋め込まれたSQLを処理し、トークンを漏洩させたケースがあります。静的検証不足とパラメータの見えない処理が根本原因です。

ゲートウェイの役割。 AIゲートウェイは、1つのチームが数千のエージェントに一斉に対策を展開できる場所です。承認済みのMCPサーバー定義を検証・固定し、動的ツール登録をインターセプトすることで、脆弱なクライアントでも爆発的な被害を抑えます。クライアントのパッチやベンダーの衛生管理を置き換えるものではありませんが、プロンプトインジェクションのスキャンやツール定義の検証、挙動異常の検出を集中管理できる層です。Dockerコンテナ内でのサンドボックス実行と最小権限のゲートウェイ強制は、Cloud Security Allianceが推奨する防御の基本です。

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可観測性：推論チェーンの再構築

エージェントワークフローのデバッグは、論理が非決定的なため非常に難しいです。従来のログはHTTPリクエストがあったことしか示しません。なぜエージェントがその選択をしたのか、その理由まではわかりません。

OpenTelemetryは、AIの可観測性の標準となっています。2024年4月に設立されたGenAI Special Interest Group（GenAI SIG）は、基本的なLLM呼び出しのトレースからエージェント全体のカバレッジへとセマンティック規約を拡張しています。OTelのv1.39リリースでは、mcp.session.id、mcp.method.name、mcp.protocol.version、gen_ai.tool.nameなどのMCP固有のスパン属性が導入され、従来のRPC規約では見落とされていたコンテキスト情報を伝達します。これにより、エージェントが生成したTrace AとMCPサーバーが生成したTrace Bの間の情報伝達ギャップが解消されました。

gen_ai.*のセマンティック規約は、モデル属性、トークン使用量、遅延、ツール呼び出し、エージェントの推論ステップを全呼び出しツリーにわたって標準化します。DatadogのLLM可観測性製品は、2025年12月にOTel GenAI SemConvのネイティブサポート（v1.37）を追加し、New Relicも2025年にMCP監視サポートを開始しています。Auth0、Okta、WorkOSなどのアイデンティティプロバイダーも、MCP展開向けのエンタープライズ認証統合を提供しています。

OTelを通じてテレメトリをエクスポートするAIゲートウェイは、エージェントが特定のツール呼び出しシーケンスを選択した理由、キャッシュから提供された内容、フォールバックに使用されたプロバイダー、ワークフローの停滞箇所を正確に再構築できます。これにより、断片的なHTTPログの山ではなく、推論の全チェーンが見える化されます。

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実践的なゲートウェイ選択

すべての展開プロファイルに最適なゲートウェイは存在しません：

ゲートウェイ	アーキテクチャ	最適な用途
Bifrost（Maxim AI）	Go、Apache 2.0、約11µsのオーバーヘッド（5k RPS）	レイテンシ重視、規制産業、VPC内／エアギャップ
LiteLLM	Python、MIT、200+プロバイダー、GitHubスター33,000+	幅広いプロバイダーサポート、中程度のスループット
Portkey	SaaS管理（2026年3月完全OSS化）、200+プロバイダー	管理運用を望むチーム、PIIリダクションとガードレール
Kong AI Gateway 3.14	Nginxコア＋プラグイン、エンタープライズ料金約$500–2,500/月	Kongを既にAPIエコシステムで運用、LLM＋MCP＋A2Aの統合
Cloudflare AI Gateway	完全管理型、グローバルエッジ	インフラ不要、完全一致キャッシュ、350+モデル
agentgateway（Linux Foundation）	オープンソース、OPAポリシーエンジン、多ベンダー協力	ガバナンス重視、オープン標準A2AとMCP、コミュニティ主導

250 RPS未満のスループットで、多プロバイダーのニーズに対応する場合、LiteLLMが実用的な選択肢です。高スループットの本番環境では、Goベースやマネージドエッジソリューションが適しています。すでにKongをAPIエコシステムで運用している組織には、Kong Agent Gateway（2026年4月リリースのGA）が、フルデータパスをカバーしつつ新たなインフラを必要としません。

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結論：新たな境界線

CVE-2025-54136やCVE-2025-54135などの攻撃を含む、MCPの攻撃面は過去18ヶ月で体系的にマッピングされ、深刻な脅威が明らかになっています。MCPの普及は、月間97百万以上のSDKダウンロードとエージェントのミッションクリティカルな環境への埋め込みを加速させており、ネットワークの境界線も進化が求められています。

従来のAPIゲートウェイはWeb 2.0時代の遺物です。トークンレベルの制御やセマンティックキャッシング、そして何よりも新たな攻撃クラスへの理解を欠いています。自律エージェントをAIネイティブのリバースプロキシなしで展開することは、高圧の火災ホースを園芸用スプリンクラーに接続するようなもので、インフラは破裂し、標準的な監視ではその被害を検知できません。

AIゲートウェイを導入したシステム設計により、組織は次の4つのメリットを得られます：リアルタイムのパイプラインを維持するセマンティックキャッシング、高可用性を確保するインテリジェントルーティング、コスト過剰を防ぐトークン制御、そしてツール定義の検証と挙動異常検知を一元化したインターセプション層です。

2026年において、AIゲートウェイは単なる最適化層ではなく、エージェントアーキテクチャの基盤となり、18ヶ月前には存在しなかった攻撃クラスに対する最前線の防御手段となっています。

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チェンジログ

事実誤認や追加修正を反映：

• MCPガバナンス団体の訂正。 元の草稿では「Agentic AI Foundation」への寄付と記載されていましたが、正しくはLinux Foundationの下のAgentic AI Foundation (AAIF)であり、2025年12月に寄付が行われました。
• MCPの開始日確認。 2024年11月25日、仕様バージョン2024-11-05。Anthropicのリリース資料で確認済み。
• MCPのトランスポート追加。 2025年11月の記念アップデートで、SSEやstdioに加えてHTTP Streamableも導入されました。これにより、タスクベースのワークフローやURLモードのエリシテーション、サーバーサイドサンプリングも追加され、セキュリティに関わる重要な内容となっています。
• 採用状況の正確化。 「コミュニティMCPサーバーは1,000超」との記述は2025年2月時点の状況であり、2026年現在は5,800超のサーバーと97百万以上のSDKダウンロード、300以上のクライアントに拡大しています。
• ゲートウェイの状況修正。 元の記述では「CequenceやKong AI Gatewayのみ」とありましたが、CequenceはAPIセキュリティプラットフォームでありAIゲートウェイではありません。LiteLLM、Portkey、Cloudflare AI Gateway、Linux Foundationのagentgatewayを追加しました。
• PythonとGoのゲートウェイの遅延数値追加。 LiteLLMは約8〜50msのオーバーヘッド、Bifrostは約11µs（5,000 RPS）です。これらは2026年3月のMaxim AIの公開ベンチマークからの数値です。
• モデルバージョンの表記更新。 「Claude 3.7 Haiku」や「Claude 3.5 Sonnet」は製品名ではなく、アーキテクチャに関する表現に置き換えました。
• Kong AI Gatewayのバージョン修正。 3.8（2025年12月、セマンティックキャッシング＋MCP ACL）、3.10（2025年4月、自動RAG＋トークン負荷分散）、3.12（2025年10月、MCP ACL＋Claude Codeサポート）、3.14（2026年4月14日、A2A対応のKong Agent Gateway、GA）と正確なリリース時期に修正。
• Kongの料金追加。 Kong Konnectは月額約$500〜2,500、エンタープライズは要問い合わせ。
• A2Aプロトコルの追加。 Googleが2024年4月に開始し、Kong 3.14やagentgatewayに実装されたA2Aプロトコルは、重要な進展です。
• セキュリティの柱4（新規追加）。 MCP固有のセキュリティ脆弱性（ツールのポイズニング、ループの引き抜き、サプライチェーン攻撃、クロストールポイズニング）について詳細を追記しました。情報源はElastic Security Labs、JFrog、authzed.com、arXiv 2603.22489、practical-devsecops.com、TrueFoundryです。
• OpenTelemetryの詳細拡充。 2024年4月のGenAI SIG設立、MCP固有のセマンティック規約（mcp.session.idなど）、2025年12月のDatadogのOTel GenAI SemConvサポート、v1.39のギャップ解消について追記。
• セマンティックキャッシング閾値の出典。 0.85のコサイン類似性閾値はLiteLLMのRedis-semanticやQdrant-semanticの設定と一致しています。
• コスト削減の数値追加。 69%のコスト削減は、2026年2月のMindStudioのカスタマーサポート導入事例から引用。
• Bifrost Code Modeの追加。 ツール定義を最小化し、トークン消費を50%以上削減する最適化です。これにより、ランナウェイループの被害範囲が縮小します。