ユースケース
人と agent の両方に機能する experience を構築する。
誰が、または何が動いているかを理解することで、アプリケーションの応答が変わるworkflowから始めてください。
始めるための 5 つの場所
SaaS アプリ
サインアップ、製品、設定全体で、人、AI支援ユーザー、エージェントに適切な体験を提供します。
- 人の体験を守る
- エージェント向けの構造化された経路
- 機微な操作を確認
ウェブサイト
どの訪問者が人間、AI アシスタント、エージェント、クローラーかを確認し、それぞれに適したコンテンツとフォームを提供します。
- ページごとの実際の訪問者構成
- Agent 対応コンテンツ
- よりクリーンなフォームと分析
モバイルアプリ
自社 app のトラフィックを、同じバックエンドを呼び出すスクリプトやエージェントと区別し、それぞれに応答できます。
- あなたのバックエンドで分類
- アプリ、スクリプト、エージェントのトラフィックを分離する
- Native SDK はロードマップ上
APIs
どの client が各 endpoint を呼び出しているかを把握し、identity と credentials を分けて、control を影響度に合わせます。
- 署名済みクライアントを識別する
- ルートごとのポリシー
- 認証情報は分離されたまま
MCP サーバー
どの AI クライアントが各ツールを呼び出しているかを確認し、各操作の影響に合ったツールレベルのポリシーを設定します。
- すべてのツール呼び出しにコンテキストを
- ツールごとのポリシー
- アイデンティティと認可を分離する
すべての use case は同じ方法で始まります
- 01
観測
重要なルートにのみ導入してください。結果は記録され、アプリ内の動作は何も変わりません。
- 02
プレビュー
ポリシーを作成し、実際のトラフィックに対して発効前にどう動くかを確認できます。
- 03
強制する
route ごとに policy を有効化し、Unknown と timeout に対する明示的な fallback を用意します。