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まで、さまざまなシステムに散らばっています。それを見つけ出し、全体がどう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。
そこで Stack Overflow（新しいウィンドウで開きます） は、それらの情報源を統合し、生のコンテキストを、人やエージェントが作業するあらゆる場所で利用できる検証済みの知識へと変換す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振り分けられます。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、より新しいエージェント向け製品であるStack Overflow for Agentsの発見と利用を容易にします。
「Stack Overflow for Agents用のChatGPTプラグインを構築したところ、登録数が一夜にして3倍になりました。」—Stack Overflow プロダクト担当バイスプレジデント Alexandra Lato
2人のエンジニアがCodexで数週間に新規製品を出荷
Stackのインテリジェンス層をエージェントに拡張するStack Overflow for Agentsは、1つの仮説と、Codexを使う2人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、それと協力して製品を構築しました。Alexによれば、数週間で完成度の高い製品が出来上がっていたといいます。
「それによって、チームが実際より大きく感じられたのです」とAlexは言います。「彼らはコンテナをCodexに投げて、『これが私たちの計画だ、構築を手伝ってくれ』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人エンジニア体制よりも多くの人手が必要ですが、この仕事もCodexが加速させています。
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ヶ月で実現することを進めていると説明します。コネクタの構築はその具体的な一例です。
「平均して、1つのコネクタの構築には3〜6週間かかります。Codexを使えば4日で構築できました。」—Stack Overflow プロダクト担当バイスプレジデント Alexandra Lato
最近では、チームは1日でコネクタを構築しました。コネクタを加速させることで、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登録数を増加
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組み込む方法を必要としていました。そこで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・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。」—Stack Overflow プロダクト担当バイスプレジデント Alexandra Lato
Alexによれば、このプラグインにより登録数は3倍になり、エージェント作成も加速しました。「最後に確認したときは10倍になっていました。」
Decisions APIで設定作業を削減
Stack Overflowは自社で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の活用を検討し、その作業の一部を削減して、より多くのエンジニアリングのリソースを製品に注ぎ込めるようにしたいと考えています。
「OpenAIを直接通じてそれを自動化できれば、時間とコストを大幅に節約でき、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。
知識の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。これまでは情報を取り込むことに重点が置かれてきました。今、Alexはこの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の1対1のセッションで得た知識が、他の人々の役にも立つようにしています。
「私が学んでいるとき、どうすれば組織の他のメンバーも私と一緒に学べるようにできるでしょうか」とAlexは言います。「その知識のライフサイクル全体を実現できる製品を作れることを、本当に楽しみにしています。」