すべての AI アクターを実行するランタイム

モデルは言語を与えてくれます。それ自体では、実際のデータに確実に定着したり、適切なツールを選択して正しく呼び出したり、呼び出しが失敗したときに回復したり、複数ステップのタスクを完了まで実行したり、再現できる軌跡を残したりすることはできません。 Socialhub Harness は、これらすべてを行う エンタープライズ エージェント ランタイム であり、有能なモデルを信頼できるエージェントに変える実行エンジンです。

Flash のすべての AI アクター (マーケティング、ロイヤルティ、リスク マネージャー、メンバー コンシェルジュ、およびすべての舞台裏のジェネレーター) は エージェント定義 です。つまり、この ランタイムが実行する構造化されたブループリント (モデル ルーティング、コンテキスト ソース、スキル、スコープを備えたツール、MCP サーフェス、ワークフロー、メモリ、ループ ポリシー) です。また、すべてのアクターが 1 つのランタイムを介して実行されるため、ガバナンスは別個の製品ではなく、統合された実行の構造的なプロパティです。モデルは言語を提供します。ランタイムはアクションを与えます。統合されたランタイムにより、ガバナンスが無料で提供されます。

このリファレンスは、そのランタイムに対する開発者の見解です。つまり、ランタイムが実行時に行うこと、ランタイムが実行する定義タイプとその軸、スキルが実行ステップにどのように構成されるか、各実行がイベント ログに出力する再現可能な軌跡、およびすべてを 1 か所で実行する場合に発生するガードです。事業概要については、Socialhub Harness 製品ページをご覧ください。

ランタイムが実行時に行うこと

ここがシステム全体のポイントとなるため、ここから始めます。実行が開始されると、Harness ランタイムは、言語モデル自体では実行できない作業 (以下の 5 つの作業を順に) を実行します。その結果、タスクが完了するまで運ばれ、、 再生できる軌跡が得られます。

3つの軸で記述される1つの定義タイプ

すべてのアクターに対して 1 つの Definition タイプがあります。ペルソナごとにフォークするのではなく、直交軸に沿って記述されるため、アクターが外部エージェント、Flash 内ループ、またはシングルショット ジェネレーターのいずれであっても、同じランタイム、イベント ログ、ガードが適用されます。

ランタイムの出力: 再現可能な軌跡

再生可能な軌跡の生成は、ランタイムの動作のステップ 5 であり、監査証拠でもあります。アクターがどのようなものであっても、実行するたびに、イベントのストリームが単一の追加専用イベント ログに出力されます。各イベントには、実行 ID とそのイベントを生成した正確なブループリント (定義) バージョン がスタンプされているため、実行は監査可能であり、再生可能です。実行によって発行される順序付けされたイベント タイプは次のとおりです。

これらに加えて、ログには ミラーリングされた MCP ツール呼び出し (攻撃者が MCP を介して Flash を運転したとき) と最後の ビジネス結果 が記録されます。そのため、意図から結果までの軌跡が 1 か所に保存されます。

// one run's trajectory (abbreviated — every event carries runId + definitionVersion)
{
  "runId": "run_a1f9…",
  "definition": "loyalty-manager",
  "definitionVersion": 4,
  "events": [
    { "type": "run_started",     "at": "2026-08-26T09:14:02Z" },
    { "type": "user_intent",     "intent": "work the win-back worklist" },
    { "type": "context_loaded",  "sources": ["task", "member_rollup", "churn_signal"] },
    { "type": "model_selected",  "model": "…" },
    { "type": "prompt_assembled","skill": "winback-worklist-execution" },
    { "type": "reasoning",       "summary": "high value, at-risk, consented" },
    { "type": "permission_check","tool": "issue_coupon", "result": "allowed" },
    { "type": "tool_called",     "tool": "issue_coupon", "args": { "value": 10 } },
    { "type": "tool_result",     "ok": true },
    { "type": "cost",            "tokens": 3120, "usd": 0.04 },
    { "type": "run_ended",       "outcome": "coupon issued · within budget" }
  ]
}

Flash アプリを通じてランニングの軌跡を読み取ります。 ID ごとに 1 つの実行を取得するか、最近の実行をリストします。

# one run's full trajectory
GET https://flash.socialhub.ai/api/flash/agent-runs/{runId}

# list recent runs
GET https://flash.socialhub.ai/api/flash/agent-runs

エントリは編集されることはなく、追加されるだけです。ログは、各アクターが何を行ったのか、その理由を示す完全な履歴であり、スタンプされた実行 ID とブループリントのバージョンから段階的に再構成できます。

Harness がプラットフォームの残りの部分と適合する場所

Harness は、すべての AI アクターの下での実行ランタイムです。また、すべてがそこを介して実行されるため、ガバナンス層も実行されます。 2 つの隣接する参照が、依存する部分をカバーしています。

• MCP サーフェス。 mcp_external アクターはスコープ付きキーを保持し、モデル コンテキスト プロトコルを介して Flash の管理ツールを呼び出します。エンドポイント、認証、クライアント構成、および完全なツール カタログは、MCP 統合ガイド に記載されています。
• 承認ギアと承認。 アクションごとのギア (自動 / レビュー / 禁止)、保留中 / 拒否された書き込みセマンティクス、および承認ガードの上位にある承認ライフサイクルについては、AI ガバナンス: イントロスペクションと承認 に文書化されています。