人もAIエージェントも仕事を進めるにはコンテキストが必要ですが、それは通常、SlackからGoogle Docsに至るまで、さまざまなシステムに散在しています。それを見つけ、全体がどのように組み合わさっているのかを理解するのは容易ではありません。
その理由から、 Stack Overflow（新しいウィンドウで開きます） は、そうした情報源を統合し、生のコンテキストを、人やエージェントが働くあらゆる場所で利用できる検証済みの知識へと変えるナレッジインテリジェンスプラットフォームを構築しています。
GPT‑6 AstraやGPT‑6 SolといったOpenAIモデルがプラットフォームのAIを支えており、必要な推論能力とコストに応じてタスクが異なるモデルにルーティングされます。Codexは同社のエンジニアによる製品開発を支援し、ChatGPTプラグインはStack Overflow for Agentsの発見と利用をより簡単にしています。
「私たちはStack Overflow for Agents向けのChatGPTプラグインを構築しました。すると、登録数が一晩で3倍になりました。」—Alexandra Lato、Stack Overflow プロダクト担当バイスプレジデント
2名のエンジニアがCodexで数週間にまったく新しい製品をリリース
Stack Overflow for Agentsは、Stackのインテリジェンスレイヤーをエージェントへ拡張するもので、1つの仮説とCodexを使う2名のエンジニアから始まりました。エンジニアたちはCodexに開発環境と計画を与え、それとともに製品を構築していきました。Alexによると、数週間以内に本格的な製品が完成したといいます。
「これは彼らのチームがより大きく感じられるようにしてくれました」とAlexは言います。「彼らはコンテナを投げて、『これが私たちの計画です。構築を手伝ってください』と言うことができました。」
Codexでコネクタ開発を数週間から数日へ
Stack Overflowのエンタープライズ製品であるStack Internalは、組織が知識を保管しているすべてのシステムに接続する必要があります。この機能の構築には、Stack Overflow for Agentsを支えた2名のエンジニアによる取り組みよりも多くの人の関与が必要ですが、Codexはこの作業も加速させています。
Alexは、Codexを使ってエンタープライズ製品の市場投入までの道のりを大幅に短縮すること、つまり1年ではなく3か月で完成させることを目指していると説明します。コネクタの構築がその具体的な一例です。
「平均して、1つのコネクタを構築するのに3〜6週間かかります。Codexを使えば、4日以内に構築できました。」—Alexandra Lato、Stack Overflow プロダクト担当バイスプレジデント
最近では、チームはわずか1日でコネクタを構築しました。コネクタを加速することで、CodexはStack Overflowがエンタープライズ製品をより迅速に市場に投入できるよう支援しています。
ChatGPTプラグインでエージェント作成とサインアップを増加
Stack Overflow for Agentsの配布準備が整うと、チームはそれを人々のワークフローに取り込む方法を必要としていました。チームはChatGPTプラグインを構築し、従来のModel Context Protocol（MCP）セットアップよりも少ないステップで、ユーザーがChatGPT内で製品を発見しセットアップできるようにしました。
「プラグインがあれば、ChatGPTとのセットアップは摩擦のないものになります。」—Alexandra Lato、Stack Overflow プロダクト担当バイスプレジデント
Alexによると、このプラグインにより登録数が3倍になり、エージェント作成も加速したといいます。「最後に確認したときには10倍になっていました。」
Decisions APIで設定作業を削減
Stack Overflowは独自のモデルルーティングと設定を管理していますが、AlexはDecisions APIを使ってその作業の一部を削減し、より多くのエンジニアリングリソースを製品に注げるようにしたいと考えています。
「それをOpenAI経由で直接自動化できれば、時間と費用を大幅に節約でき、ガードレールではなく、実際に構築している製品そのものに集中できるようになります」とAlexは言います。
知識ライフサイクル全体への拡大
Stack Overflowはまた、人々が学んだことを共有できるよう、ナレッジ製品の拡大にも取り組んでいます。これまでの焦点は情報を取り込むことにありました。現在、Alexはループを閉じようとしており、開発者やエンジニアリング以外の人と行った一対一のセッションで得た知識が、他の人たちの役にも立つようにしています。
「私が学んでいるときに、組織の他のメンバーも私とともに学んでいることをどう保証すればいいのでしょうか」とAlexは言います。「そのような知識の完全なライフサイクルを実現できる製品を構築できることを、心から楽しみにしています。」