OpenAICloudflareApr 15, 2026, 1:00 PM

Introducing Agent Lee - a new interface to the Cloudflare stack

A condensed section focused on the key takeaways first.

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Summary

A condensed section focused on the key takeaways first.

openaienmodel: gpt-5-mini-2025-08-07

Introducing Agent Lee - a new interface to the Cloudflare stack

Key Points

  • In-dashboard AI assistant for Cloudflare
  • Executes ~250k tool calls/day across services
  • Write actions require explicit user approval

Summary

Agent Lee is an in-dashboard AI assistant that understands your Cloudflare account and can inspect, visualize, debug, and apply changes across Cloudflare products (Workers, DNS, R2, SSL/TLS, Cache, Tunnel, etc.). It runs in beta, serves ~18,000 daily users, and executes ~250k tool calls/day. Agent Lee generates TypeScript code to call platform APIs, executes that code via a sandboxed Durable Object proxy, and enforces an explicit approval (elicitation) step for any write operations.

Key Points

  • Capabilities: natural-language queries, inline visualizations (charts, tables, architecture maps), debugging, resource creation, and making/config changes when you approve.
  • Architecture: uses Codemode to turn tool definitions into a TypeScript API; model generates code that runs on a Cloudflare MCP server via a Durable Object which classifies calls as read or write.
  • Security & permissions: API keys are never embedded in generated code; DO injects credentials server-side and blocks writes until the user explicitly approves the elicitation prompt.
  • Observability & quality: telemetry includes evals, thumbs up/down feedback, tool execution success, hallucination scoring, and per-product performance metrics.
  • Platform primitives: built on public building blocks (Agents SDK, Workers AI, Durable Objects, MCP) so teams can reproduce similar functionality.
  • Availability & status: in active beta (Free plan users can enable via Ask AI in the dashboard); expect ongoing improvements and potential edge cases—feedback is requested.

Practical notes for engineers

  • Integration model: treat Agent Lee as a scripted tool runner that produces TypeScript calls; investigate generated code patterns to understand multi-step workflows.
  • Operational safety: any write/change requires an explicit UI confirmation—Agent Lee cannot bypass the approval gate.
  • Extensibility: the same MCP and Workers primitives are available to developers to build custom agents or automate tasks outside the dashboard.

Try it

Log in to the Cloudflare dashboard and click “Ask AI” in the upper-right to try Agent Lee (beta). Provide feedback to help improve behavior and coverage.

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Translations

A translation section that keeps the flow of the original article.

openaijamodel: gpt-5-mini-2025-08-07

Agent Leeのご紹介 — Cloudflareスタックへの新しいインターフェース

Agent Leeのご紹介 — Cloudflareスタックへの新しいインターフェース

公開日: 2026-04-15T13:00:00.000Z
著: Kylie Czajkowski、Aparna Somaiah、Brayden Wilmoth
読了目安: 7分

インターネット初期から、技術製品のインターフェースは大きくは変わっていません。いまだに数ページをクリックし、複数タブでログを照合し、隠れたトグルを探し回る作業が残っています。AIはその常識を再考する機会を与えてくれます。スプレッドしたGUIの代わりに、実現したいことを自然言語で説明できたらどうでしょうか。これが未来であり、本日リリースします。

ただダッシュボードにエージェントを置くだけではなく、プラットフォーム全体と全ての操作面を横断するまったく新しい対話体験を作りたかった。どのタスクでも、どのサーフェスでも、単一のプロンプトで操作できる――それが Agent Lee です。

概要

Agent Lee はダッシュボード内組み込みのAIアシスタントで、あなたの Cloudflare アカウントを理解します。トラブルシューティングの支援が得意で、現在は人手に頼ることが多い作業を自動化・簡素化します。

例えば、Worker が 02:00 UTC に 503 を返し始めたとします。原因は R2 バケット、誤設定されたルート、あるいは見えづらいレート制限かもしれません。従来は半ダースのタブを開いてパターンを探す必要がありましたが、多くの開発者は深夜にプラットフォーム全体を把握している同僚がいるわけではありません。Agent Lee はその代わりになります。

さらに、単に問題を指摘するだけでなく、Agent Lee はその場で問題を修正することもできます。

  • ベータ期間中、Agent Lee はアクティブな利用で1日あたり約18,000人のユーザーに提供され、1日あたり約250kのツールコールを実行しました。
  • 現在の能力と本番での成功には自信を持っていますが、これは継続的に開発しているシステムです。ベータの間は予期せぬ制限やエッジケースに遭遇する可能性があります。下部のフィードバックフォームからご意見をお寄せください。

Agent Leeができること

Agent Lee はダッシュボードに直接組み込まれ、アカウント内のリソースを理解します。Workers、ゾーン、DNS 設定、エラー率などの情報を把握し、従来は複数タブに散らばっていた知識を一箇所で扱えるようにします。自然言語で以下が可能です:

  • アカウントに関する質問への回答
    • 例: 「Worker の上位5つのエラーメッセージを見せて」
  • 問題のデバッグ
    • 例: 「www プレフィックス付きでサイトにアクセスできません」
  • 変更の適用
    • 例: 「私のドメインに対して Access を有効化して」
  • リソースのデプロイ
    • 例: 「写真用の新しい R2 バケットを作成して Worker に接続して」

製品間を行き来する代わりに、やりたいことを説明すると、Agent Lee が適切なツールを使って文脈を取得し、指示やビジュアライゼーションで支援します。たとえば直近24時間のエラー率を尋ねると、別の Analytics ページに飛ばされるのではなく、実際のトラフィックを引いてインラインのチャートを表示します。

Agent Lee は FAQ に答えるだけの存在ではなく、実際のアカウントに対して本番規模で作業を行います。現在、DNS、Workers、SSL/TLS、R2、Registrar、Cache、Cloudflare Tunnel、API Shield など幅広い領域でツールコールを実行しています。

どう作ったか

Codemode

Agent Lee は、モデルに MCP ツール定義を直接与えるのではなく、Codemode を使ってツールを TypeScript API に変換し、モデルにそれを呼び出すコードを書かせます。これにはいくつか利点があります。

  • LLM は実世界の TypeScript の事例を大量に見ている一方で、ツールコールの例は少ないため、コードで作業した方が正確性が向上します。
  • マルチステップのタスクでは、モデルが一連の呼び出しを単一のスクリプト内で連結し、最終結果だけを返すことでラウンドトリップを削減できます。

生成されたコードはサンドボックス化された上流の Cloudflare MCP サーバーで実行されますが、Credential を持つ Durable Object(DO)を通るプロキシを経由します。DO は生成コードのメソッドとボディを検査して読み取り操作か書き込み操作かを分類します。読み取り操作はそのままプロキシされますが、書き込み操作はエリシテーションゲート(承認画面)で明示的に承認されるまでブロックされます。

  • API キーや資格情報は生成コード内に含まれません。これらは DO の内部に保持され、上流コールを行う際にサーバー側で注入されます。
  • セキュリティ境界は単なる捨てられるサンドボックスではなく、ユーザーの承認なしに書き込みが発生しないよう構造的に防ぐ権限アーキテクチャです。

MCP の権限システム

Agent Lee は Cloudflare の MCP サーバーに接続し、そこが公開する2つのツールを利用します:API エンドポイントを照会するための search ツールと、API リクエストを行うコードを実行する execute ツール。ここが Agent Lee があなたのアカウントを読み取り、承認があれば書き込むためのインターフェースです。

書き込み操作は実行前に承認ステップ(エリシテーション)を必ず通ります。Agent Lee はこのステップをスキップできません。権限モデルは施行レイヤーであり、表示される確認プロンプトは単なる UX の配慮ではなくゲートそのものです。

あなたも使える同じスタックで構築

Agent Lee を構成する基礎技術はすべて、すべての顧客が利用可能です:Agents SDK、Workers AI、Durable Objects、そして他の Cloudflare 開発者が利用できる同じ MCP インフラストラクチャ。内部専用の特殊ツールで作ったのではなく、皆さんが使えるレゴブロックで構築しました。

本番で、実際のユーザーと実際のアカウントに対して作ったため、ぶつかった制限はプラットフォームで修正できる点、うまく機能したパターンは次にそれを使うチームが簡単に活用できる点が大きな利点です。これは意見ではなく、1日あたり18,000人のユーザーと四半期にわたる約25万件のツールコールが示している事実です。

Generative UI(生成的 UI)

プラットフォームとのやり取りは専門家と共同作業しているかのように感じられるべきです。会話は単純なテキストを超えるべきであり、Agent Lee では対話が進むにつれてテキスト回答に加えて動的に UI コンポーネントを生成し、より豊かで実行可能な体験を提供します。

  • 例: 月間のトラフィック傾向を尋ねると、単なる数値の段落ではなく、インタラクティブな折れ線グラフをインラインで表示します。
  • すべての会話は適応型グリッドに伴い、クリック&ドラッグで新しい UI ブロックの領域を確保し、見せたいものを説明すればエージェントが実作業を行います。

現在、動的テーブル、インタラクティブチャート、アーキテクチャマップなど多様なビジュアルブロックをサポートしており、自然言語の柔軟性と構造化 UI の明快さを組み合わせることで、チャット履歴が「生きているダッシュボード」へと変わります。

品質と安全性の計測

アカウントに対して操作できるエージェントは、信頼性と安全性が不可欠です。Agent Lee が非読み取り操作を行う必要がある場合、私たちはエリシテーション(elicitations)を使ってユーザーインターフェース内で明示的な承認を必須にしています。これらのガードレールにより、Agent Lee はあなたのリソース管理を安全にサポートできます。

品質測定も継続的に行っています:

  • 会話の成功率や情報精度を測る Evals
  • ユーザーのフィードバック(サムズアップ / サムズダウン)
  • ツールコールの実行成功率とハルシネーションスコア
  • プロダクト別の会話パフォーマンス分解

これらのシステムにより、Agent Lee を改善しつつユーザーのコントロールを保ちます。

今後のビジョン

ダッシュボード内の Agent Lee は始まりに過ぎません。より大きなビジョンは、あらゆる場所から Cloudflare プラットフォームのインターフェースとなることです。まずはダッシュボード、次に CLI、外出先ではスマートフォン。使うサーフェスは重要ではなく、必要なことを言えばどこにいても実行されるべきです。

さらに、Agent Lee はプロアクティブになります。要求を待つだけでなく、あなたにとって重要なもの(Workers、トラフィック、エラー閾値など)を監視し、注意が必要なときに能動的に知らせます。反応するだけのエージェントは有用ですが、先に気づくエージェントは別次元です。

すべての基盤にはコンテキストがあります。Agent Lee はすでにアカウント構成を知っています。将来的には過去の問い合わせや今見ているページ、先週デバッグしていた内容なども記憶します。蓄積されたコンテキストこそが、プラットフォームを単なるツールから共同作業者へと変える鍵です。

現時点で完全に到達しているわけではありませんが、Agent Lee は最初の一歩として本番で稼働し、スケールで実作業を行っています。アーキテクチャは次の段階へ進むよう設計されています。

試してみる

Agent Lee は Free プランのユーザー向けにベータで利用可能です。Cloudflare ダッシュボードにログインして、右上の Ask AI をクリックして開始してください。どんなものを作ったか、Agent Lee に望むことをぜひ共有してください。ご意見はこちらのフィードバックからお寄せください。

Cloudflare のコネクティビティクラウドは企業ネットワーク全体を保護し、顧客がインターネット規模のアプリケーションを効率的に構築するのを助け、あらゆるウェブサイトやインターネットアプリケーションを高速化し、DDoS 攻撃から守り、ハッカーから守り、Zero Trust への道を支援します。任意のデバイスから 1.1.1.1 にアクセスして、インターネットをより速く安全にする無料アプリを始めてください。私たちのミッションについて詳しく知りたい方は start here をご覧ください。キャリアをお探しの場合は open positions をご確認ください。

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