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このたび、ODCで次世代のMentorが一般提供を開始しました。Mentorはエージェントファーストの開発に適しており、OutSystemsモデルであるOutSystems Enterprise Context Graphをベースに、AIが持つスピードと性能にビジュアル開発の精度を融合させて提供します。これを使用することで、開発者がエージェント型システムエンジニアの役割を果たせるようになり、チームが作業を迅速に進められるようになります。また、セキュリティ、アーキテクチャ、運用面で変更を常にエンタープライズ標準に沿ったものにすることができます。

Mentor App Generatorの新機能

Mentor App Generatorのユーザーエクスペリエンスも大幅にアップグレードされました。新たに追加された対話型のアプリ生成エクスペリエンスを使用すると、Mentorと自然言語でやりとりしながらアプリを作成できます。一般的な表現で何を作成したいかを伝えると、Mentorが質問をしながら要件を明確にし、データモデル、ロジック、ユーザーインターフェイスを反復的に構築していきます。

IDEにおけるMentor

今回のリリースにより、Mentorを直接ODC Studioで活用できるようになりました。これにより、既存のアプリケーションを自然言語で修正できるため、ビジュアルツリーを使用して要素を1つずつ手動で構成する必要がなくなります。Mentorパネルを開いて、「Ticketエンティティにコメント機能を追加してください」や「注文のメトリックを確認できるダッシュボード画面を作成してください」といった目標を記述します。 すると、Mentorが現在のアプリケーションモデルを分析し、実装計画を提案して、承認後に変更を適用します。既存のパターン、アーキテクチャ、連携を維持しつつ、サーバーアクション、画面、エンティティ、ロジックに変更が反映されます。

相乗効果

Mentor App GeneratorとIDEのMentorは、1つの開発スレッドとして動作するよう設計されています。つまり、Portalで作成したアプリを対話形式で改良してから、ODC Studioで開いてIDEのMentorでさらに手を加えられることが可能です。アプリケーションモデルは両者で共通しており、セキュリティ、アーキテクチャ、コード品質に関するOutSystems標準に準拠しています。どちらで作成したアプリも標準的なODCアプリケーションであり、特段の処理は求められません。

重要性

AI開発ツールの多くは、ワークフローの断片化を招きます。Mentorは、チームがすでにソフトウェアの開発、管理、実行を行っている環境で、ビルトインの可観測性、セキュリティ、トレーサビリティを備えた統合開発エクスペリエンスに、エージェントのスピードをもたらします。その結果、デリバリーの高速化や引き継ぎポイントの削減を実現するだけでなく、AI駆動の変更がそのまま本番に対応できるという自信が得られるようになります。

このたび、ODC用のAgent2Agent（A2A）コネクタがリリースされました。A2Aプロトコルは、ODCエージェントがODCではない外部のAIエージェントをプログラムで特定してやりとりすることを可能にする、標準的な通信レイヤーです。ユニバーサルなJSON形式のAgent Cardによるハンドシェイクをサポートしているため、SAPやSalesforceボットといった専門ツールのスキルをエージェントが自動的に認識できます。これにより手動で連携する手間がなくなり、異種AIプラットフォーム間で複雑なマルチターンの会話を行うことが可能になります。ODCがAIエコシステム全体を接続し、外部の専門AIツールにシームレスにタスクを委任できるため、リアルタイムでの旅行再予約や、グローバルシステムでのインテリジェントな請求処理の自動化などに効果を発揮します。

OutSystems Developer Cloudがアーキテクチャ面での大きなマイルストーンに到達しました。セルフホスティングデプロイです。これにより、ODCの自動プラットフォーム管理を引き続き活用しつつ、ミッションクリティカルなアプリ、データ、AIエージェントを、自社のプライベートクラウドやパブリッククラウド、オンプレミスのKubernetesインフラで実行できるようになりました。デプロイを柔軟に行えるようになったことで、データ所在地、セキュリティ、規制遵守に対する厳格な要件によりホスティング環境の徹底的な管理が求められているユーザーにとって重要な要件への対処が可能になります。

このセルフホスティングモデルは、複雑なネットワーク環境における本番へのパスを効率化することで、特にこれまでリモート接続がボトルネックとなっていた大量のオンプレミスワークロードなどにおいて開発者エクスペリエンスを大幅に向上させます。ODC Portalから直接シングルテナントランタイムをプロビジョニングできるようにし、アップデートにセキュアなプルメカニズムを使用することで、独自のインフラニーズに応じて妥協することなくAI開発の俊敏性を活用できます。

Building AI agents is exciting—until you need to prove they actually work. When you're iterating on a System Prompt, updating Grounding Data, or wiring up new tools, the only way to know if things still behave correctly has been manual, one-off testing. Change the prompt logic, re-deploy, and hope for the best. That kind of guesswork doesn't scale, and it certainly doesn't inspire the confidence needed to put agents in front of real users.

We saw a clear need for a structured, repeatable way to validate agent behavior during development—something that lets you know, before anything reaches production, whether your changes improved things or broke them.

Introducing Evaluations in Agent Workbench

Evaluations let you automatically test your Agent Logic against a Golden Dataset—a collection of test cases with inputs, expected outputs, and expected tool calls that you define. You upload the dataset as JSON, select the Service Action that wraps your agent, and run an evaluation. The platform executes each test case, captures a full execution trace (inputs, tool calls, token usage, and final output), and then automatically scores every result using the built-in platform Judge. No configuration needed—every run gets a quality score and Pass/Fail for each test case out of the box.

This means you can change a prompt, swap a tool, or adjust grounding logic and immediately see how those changes affect accuracy and reliability across dozens of scenarios. The full execution trace gives you the visibility to pinpoint exactly where things went wrong—which tool was called, what arguments were passed, and what the agent actually produced. And because the Judge runs automatically on every evaluation, you get consistent, comparable feedback across runs without any extra setup.

OutSystems Developer Cloud（ODC） Workflowsでのエラー管理に役立つウィジェットを新たに導入しました。直感的なビジュアルパネルで、ワークフローを作成しながら問題をすばやく特定して解決できます。

Workflow Editorの一番下にあるNotification Panelを使用すると、ワークフローのエラーをすべて1箇所にまとめて表示することができます。問題を追跡するために、複数のアクティビティやプロパティを移動する必要はありません。一目で問題を把握できるほか、問題のある場所にワンクリックで直接移動できるからです。

通知インジケータには、ワークフローに見つかったエラーの数が表示されます。インジケータをクリックするとNotification Panelが開き、以下の操作を行えるようになります。

• 一目で問題を把握する – ワークフローのすべてのエラーをわかりやすくまとめたものを、1箇所で確認できます。
• 問題のある箇所に直接移動する – エラーをクリックすると、該当するノードにすぐに移動できます。
• 速やかに問題を解決する – デバッグの時間を減らし、ワークフローを手動で検索する必要をなくすことができます。

可視性、移動、フィルタリングが改良されたことで、ワークフローの作成がスムーズになるとともに効率化され、デバッグにかかっていた時間を価値の創出に充てられるようになります。

サイトプロパティにAPIキーや外部サービスの資格情報を保存することは一般的ですが、暗号化せずにおくと重大なセキュリティ脆弱性の発生につながります。こうしたミスがないかを人の手に頼ってチェックするのはリスクが大きく、O11アプリに潜む脆弱性を見逃すことになりかねません。

このたびAI Mentor Studioは、サイトプロパティの値を機密性の高い資格情報やAPIキーで用いられる一般的なフォーマットと照合することで、こうしたリスクを自動的に特定できるようになりました。

公開されているシークレットに早い段階でフラグを立てることで、偶発的なデータ公開を防ぎ、暗号化のベストプラクティスを徹底して、アプリケーションを最新のセキュリティフレームワークに沿ったものにすることができます。

データベースのアップグレードやセキュリティパッチ適用といった保守タスクを、ODC Portalで直接、自律的にスケジューリングできるようになりました。カスタム保守スケジューリングを活用することで、独自のビジネスニーズに合わせてインフラをアップデートできるようになります。これにより、運用面での俊敏性を損なうことなくシステムの信頼性とコンプライアンスを確保できます。

今回のアップデートに伴い、リアルタイムでの進捗追跡が可能な統合型の保守ダッシュボードも追加されました。このダッシュボードにより、保留になっている作業を、管理者が保守期間中の特定の日時に柔軟にスケジューリングし直すことができます。ユーザーが重大なアップデートを見落とすことがないよう、必要とされるアクションについてのアラートをシステム側からメールでプロアクティブに送信します。また、自動フォールバックメカニズムが搭載されているため、再スケジューリングが行われなかった場合でも、期限までに必須のアップデートが安全に実行されます。

アプリの脆弱性に関するアップデートやパッチは、 Maintain > Platform updates（以前はApp security）からご確認いただけます。

Event-Driven Architecture（EDA）の成功を受け、このたびOutSystems Developer Cloud（ODC）専用の新機能としてDatabase Eventsをツールキットに加えました。アプリケーションのオーケストレーションを大まかに行うEDAとは異なり、今回のアップデートではデータベースの状態遷移からロジックを直接トリガーできるようにすることで、高度に疎結合されたリアクティブアプリケーションの構築が可能になります。これにより、手動でのラッパー作成や複雑なプロセスモデリングを行う必要がなくなります。

このリリースにより、OnCreate、OnUpdate、OnDeleteといったネイティブエンティティイベントを受けてイベントをトリガーできるようになります。アプリケーションのアーキテクチャにデータベースをアクティブな要素として取り込むイメージです。

主な機能

• ネイティブエンティティトリガー: ソースでのデータ変更を直接サブスクライブします。レコードの作成、修正、削除が発生するたびに、ロジックが自動的に呼び出されます。
• 非同期実行: データベースによりトリガーされたロジックは、すべてバックグラウンドで実行されます。これにより、システムが副次的なロジックの完了を待たなくて済むため、メインのユーザートランザクションの迅速さと応答性を確保できます。
• レコードID経由でのアクセス: 影響を受けるレコードの一意の識別子に各イベントからアクセスできます。これにより、最新の状態を取得して監査を行ったり、キャッシュ無効化の処理をしたり、外部システムにリアルタイムでデータをストリーミングしたりしやすくなります。
• 信頼性の向上: レコードが変更されるたびに、その変更箇所にかかわらず、監査ロギングや外部データ同期といった重要な処理を副次的に行うようにします。
• シームレスなStudio連携と可用性: トリガーは、ODC StudioのEntityプロパティで直接構成できます。この機能は現在、すべてのODCテナントにロールアウトされています。データベースエンティティのプロパティに新たに設けられたEventsセクションをご確認ください。

先月リリースされたODC Data Fabric Connector for O11 に改良を加え、パイプラインが複数あるO11のインフラ（同じインフラに複数の本番環境が存在）に対応できるようにしました。

今回のアップデートは、事業部門や地域別にパイプラインを分けて開発やデリバリーを行っているエンタープライズユーザー向けのものとなります。

主な変更点：

• パイプライン間の相互運用性: 複数のO11パイプラインから1つのODCテナントにエンティティを公開できるようになりました。
• アーキテクチャ面での一貫性: デプロイや分離に関するO11の既存ルールを維持しながら、ODCにデータを受け渡すことができます。
  
  

今回のアップデートにより、複雑なデリバリーアーキテクチャを持つ組織がこのコネクタを使用し、ODCベースのAIエージェントやアプリケーションを、O11に保存されているコアビジネスデータにグラウンディングさせることも可能になります。

古くなったコンポーネントを自動的に特定して、技術的負債やセキュリティリスクを減らせるようになりました。

アプリケーションに非推奨の要素がないかどうかを手作業で調べるプロセスは面倒なうえ、技術的負債の見逃しにつながることも多いものです。このたび、AI Mentor Studioでは、推奨されなくなった要素を利用しているモジュールにプロアクティブにフラグを立て、よりセキュアな要素や、より効率的な要素への置き換えを促すようになりました。

リスクを早い段階で把握することで、アプリケーションの健全性を高め、脆弱性を最小化しつつ、将来的なアップグレードを簡素化することができます。