PANews 8月28日付の報道によると、Coinbaseは社内AIシステム「CEEcil」のアーキテクチャと応用状況を公開した。このシステムは単純なチャットボットではなく、「チームメンバー」に似たAIエージェントとして設計されており、Slackで@メンションされると、長期記憶、自発的フォローアップ、判断能力を備えている。CEEcilは現在、チームが本番事故に対応したり、従来なら数時間待たなければ得られなかった専門知識に回答したりすることを支援できる。将来的には、このモデルを複数の特定チーム向けAIエージェントへ拡張し、AIが「質問に答える」だけでなく、継続的に記憶し、自発的に参加し、実際の作業を完了できるようにすることを目指している。

実際の運用では、CEEcilは自発的に関連するSlackの議論に参加し、絵文字で反応し、問題が未対応のまま放置されている場合には自動的にフォローアップできる。Coinbaseによると、このシステムは顧客の身元情報を含む運用ドキュメントのGitへの提出を拒否し、マスキング済みバージョンまたはコンプライアンスに沿った保存方法を使うよう提案したことがあり、一定のセキュリティ判断能力を備えていることが示された。

アーキテクチャ面では、CEEcilはGoサービスとAIエージェントランタイムで構成され、MCPを通じて記憶検索、ナレッジベース、リアルタイムクエリ、Slackなどのツールに接続している。Coinbaseはまた、リアルタイムの緊急停止スイッチ、呼び出し回数とコスト上限、監査の仕組みを設けており、生成されたコードには人間によるレビューとマージを義務付けている。

CEEcilは3層の記憶メカニズムによってチームのコンテキストを保持している。

1. バックグラウンドで、承認されたチャンネルから意思決定、ブロッカー、担当者などの情報を継続的に抽出する。

2. 毎晩、短期的な観察内容を長期的なサマリーへ統合する。

3. 質問に回答する際、必要に応じて過去の記憶、最近の会話、リアルタイムデータを検索する。システムは同時に階層型モデルアーキテクチャを採用しており、単純なクエリはAPIやナレッジベースで優先的に処理し、複雑で多段階のタスクのみをより強力なAIモデルに渡すことで、コストとレイテンシーを削減している。