CNCF: Jaeger v2がMCP、ACP、AG-UI標準を用いたAIエージェント追跡のためのOpenTelemetryプラットフォームへと進化

Cloud Native Computing Foundation（CNCF）のJaeger分散トレーシングツールが、本番環境での生成AI アプリケーションと自律エージェントの追跡に特化したプラットフォームへの進化の詳細を公開した。

Jaegerとは何か、なぜAI向けにアップグレードが必要か？

Jaegerは元々、断片化したマイクロサービスアーキテクチャを理解するために設計された——数十のサービスを通じたリクエストを追跡し、ボトルネックを特定する。現代のAIエージェントワークロードは新たな複雑性をもたらす：RAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプライン、多段階エージェント、外部ツール呼び出し、予測不可能な実行フローには、特化したオブザーバビリティインフラが必要だ。

Jaeger v2はOpenTelemetryフレームワークを中心に再構築された。元のデータ収集メカニズムはOpenTelemetry Collectorフレームワークに置き換えられ、メトリクス、ログ、トレースを統一されたデプロイメントモデルに統合し、変換の中間ステップを排除することでインジェストフェーズのパフォーマンスを向上させる。

JaegerはAIエージェント追跡のためにどのプロトコルを導入するか？

Jaeger v2はAIエージェントインタラクションの異なる側面をカバーする3つのオープン標準プロトコルを統合する。

**Model Context Protocol（MCP）**は、AIエージェントが使用する外部データソース——例えばデータベース、API、ドキュメント——への安全なアクセスを標準化する。

**Agent Client Protocol（ACP）**は、ユーザーインターフェースとAIエージェント間の均一な通信を可能にし、エージェントごとのカスタム統合の必要性を排除する。

**AG-UI（Agent–User Interaction Protocol）**は、エンジニアとAIアシスタントがトレース分析で協力するインタラクティブなワークスペース機能をサポートする。

インシデント診断のためのACPバックエンドレイヤーはどのように機能するか？

ACPバックエンドレイヤーは自然言語リクエストを決定論的なトレーシングクエリに変換する。エンジニアは「2秒を超えるレイテンシのpaymentサービスの500レベルエラー」のような説明を入力でき、システムはそれを自動的に問題のあるスパン（spans）を特定する構造化クエリに変換する。

JaegerフロントエンドはZustand + React Queryアーキテクチャに移行し、assistant-ui + AG-UI統合を使用する組み込みアシスタントを採用する。エンジニアはアシスタントにプロンプトを入力して、特定のトレーシングスパン内の障害パスの分析を要求できる。

Jaeger v2はさらに、生成AIアプリケーション向けのOpenTelemetryセマンティック規約をサポートする：RAGパイプライン、自律エージェント、埋め込みのレイテンシ、外部ツール呼び出し、トークン消費モニタリングの追跡。オープンフォーマットはベンダーロックインを防ぎ、インフラ選択の柔軟性を求める組織にとって重要だ。