重要なWeb3運用のためのサービスアーキテクチャ

AI-Native Safe Ops

安全なWeb3運用のためのエージェント型ワークフロー。AIは調査、提案、シミュレーション、準備を行えるが、不可逆な操作は人間が承認する。

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Safe/EVM運用
バックエンドとDevOpsのインシデント対応
エージェントによる調査と修復
人間の承認ゲート
監査優先の実行モデル

安全境界

エージェントは署名も実行もできません。

このサービスアーキテクチャは、スピードを高めながら、自動化に無制限の権限を渡さないWeb3チーム向けのAI-native運用モデルを示します。

エージェントは署名も実行もできません

運用リスク

Web3運用の失敗は別の形で起きます。

一般的なバックエンドインシデントは通常ロールバックできます。しかしWeb3運用のミスは、トレジャリー、Safe設定、チェーン固有のデプロイ、署名経路に触れると金融事故になり得ます。

トランザクションは署名されマイニングされると不可逆になる場合があります。

Safeのowner、threshold、module、guard変更はトレジャリーの安全性に影響します。

デプロイは決定的かつチェーン固有になり得るため、chainIdの誤りが運用全体を無効にすることがあります。

RPCの挙動はネットワークやプロバイダーによって異なり、特に新しいEVM互換チェーンで差が出ます。

シークレット、ウォレット、署名フローはエージェントの権限外に置く必要があります。

運用ミスには曖昧なチャットログではなく、インシデントレベルの証拠が必要です。

提案アーキテクチャ

AIが加速するのは調査であり、権限ではありません。

このパターンは、エージェントにコンテキストを読ませ、リスクを推論させ、安全な次の手順を準備させ、持続的な証拠を残したいチームのためのものです。不可逆な操作の責任は人間が保持します。

アーキテクチャ概要

エージェントは分析と準備ができます。署名、実行、承認の迂回、承認済み外部チャネルなしの本番変更はできません。

エージェントは署名も実行もできません

Logs / RPC / Kubernetes / GitHub / Safe Context

読み取り専用の運用入力

エージェント分析レイヤー

障害分類とコンテキスト統合

リスクポリシーエンジン

鍵、chainId、対象、module、guard、資金のfail-closedルール

シミュレーションレイヤー

Safeシミュレーション、dry-run、RPC検証、コントラクトチェック、CI、ポリシーチェック

人間の承認ゲート

承認、却下、変更要求、エスカレーション

Safe Transaction Payload / Deployment Plan

準備された成果物であり、自動実行ではありません

監査ログ

決定、コンテキスト、ツール呼び出し、チェック、承認状態、証拠

観測

エージェントはアプリケーションログ、Kubernetesイベント、デプロイ出力、RPCヘルス、Safeトランザクションコンテキスト、コントラクトアドレス、chainId、最近のコミットや設定変更を読み取ります。

分析

エージェントは障害カテゴリ、影響を受けるシステム、セキュリティリスクレベル、資金・署名・コントラクト・インフラ・可用性への影響を特定します。

提案

エージェントは修復計画、前提、リスク評価、必要なテスト、ロールバック計画、明示的な人間承認要件を作成します。

シミュレーション

システムは必要に応じてSafeトランザクションシミュレーション、デプロイdry-run、RPC検証、コントラクト呼び出し検証、CIコマンド、ポリシーチェックを実行します。

準備

エージェントはSafeトランザクションpayloadのドラフト、PRまたはパッチ、デプロイ計画、インシデントノート、承認リクエストを準備します。

承認

人間のレビュアーが、承認、却下、変更要求、エスカレーションを判断します。

外部実行

実行はSafe UI、人間の署名を伴うSafe SDK、CI/CD、手動承認されたデプロイワークフロー、既存の本番runbookなど、承認済みチャネルでのみ行われます。

監査

システムは決定ログ、prompt/コンテキスト要約、ツール呼び出し、実行したチェック、最終承認状態、実行証拠を書き込みます。

譲れない安全境界

この運用モデルはfail-closedです。エージェントの有用性は、その権限が制限されていることにあります。

トランザクションには署名しません。
Safeトランザクションを直接実行しません。
秘密鍵にはアクセスしません。
multisig承認を迂回しません。
承認なしに本番インフラを変更しません。

安全境界

このサービスアーキテクチャは、スピードを高めながら、自動化に無制限の権限を渡さないWeb3チーム向けのAI-native運用モデルを示します。

修復案を提案できます。
ポリシーが許可する場合にシミュレーションできます。
payloadドラフトを準備できます。
決定を文書化できます。
人間の承認を要求できます。

リスクポリシーエンジン

ポリシーレイヤーは運用判断を強制可能なルールにします。以下の例はSafe/EVMインフラ向けに意図的に保守的です。

ポリシー	デフォルト動作
秘密鍵アクセスが要求された。	ブロックしてエスカレーション。
トランザクション対象が不明。	対象が検証されるまでブロック。
chainIdが想定環境と一致しない。	payload準備をブロック。
Safe moduleまたはguard変更が検出された。	高リスク承認を要求。
シミュレーションが失敗した。	実行経路をブロックし調査を要求。
コントラクトアドレスが未検証または未知。	ブロックして手動レビューを要求。
資金移動が関係する。	人間の承認と署名者レビューを要求。
Safe owner、threshold、module、guard変更が関係する。	明示的なSafeガバナンス承認を要求。
インフラ変更が提案されている。	ロールバック計画と承認済みデプロイチャネルを要求。
監査ノートがない。	最終承認をブロック。

インシデント例

設定更新後、新しいEVM互換チェーンでSafeトランザクションサービスのデプロイが失敗します。エージェントはRPCレスポンスの不整合を検出し、デプロイスクリプトが誤ったchainId向けにトランザクションを準備していることを確認します。

検出されたシグナル

Safeトランザクションサービスのデプロイログ失敗。
設定とRPCレスポンス間のchainId不一致。
新しいチェーンendpointのRPCヘルス警告。
Safeトランザクション準備がポリシーでブロック。

エージェント出力

リスクレベル: 高。
推奨アクション: デプロイ停止、RPC確認、チェーン設定更新、dry-run再実行、Safe payload再生成。
必要な承認: インフラリードとSafe署名者レビュー。
実行: 承認までブロック。

監査成果物の例

永続的な記録は、インシデントレビューに十分コンパクトであり、エージェントが何を許可されていたかを証明できるほど明確であるべきです。

{
  "workflow": "ai-native-safe-ops",
  "incidentId": "safe-ops-2026-001",
  "riskLevel": "high",
  "environment": "staging",
  "chainId": 11155111,
  "detectedIssue": "chainId mismatch during Safe transaction preparation",
  "agentAllowedActions": [
    "read_logs",
    "read_rpc_status",
    "analyze_config",
    "prepare_recommendation",
    "generate_safe_payload_draft"
  ],
  "agentForbiddenActions": [
    "sign_transaction",
    "execute_transaction",
    "read_private_keys",
    "bypass_multisig",
    "modify_production_without_approval"
  ],
  "checks": {
    "rpcHealth": "warning",
    "chainIdMatch": false,
    "simulation": "not_executed_due_to_policy_block",
    "humanApproval": "required"
  },
  "decision": "blocked",
  "nextStep": "Verify RPC endpoint and regenerate transaction payload after approval"
}

技術実装ノート

このポートフォリオコンセプトは、無制限のエージェント自律性ではなく、既存の本番運用規律で実装できるアーキテクチャを示します。

エージェントランタイム

調査ステップを調整し、タスク範囲を保ち、決定を記録します。

ツール権限レイヤー

読み取り専用診断、シミュレーション、成果物準備、外部承認された実行を分離します。

コンテキスト取得

ログ、デプロイ出力、Kubernetesイベント、GitHubコンテキスト、Safeメタデータ、RPC状態、既知設定を取得します。

ポリシーエンジン

シミュレーション、payload準備、承認ルーティングの前にfail-closedルールを適用します。

シミュレーションアダプター

必要に応じてSafeシミュレーション、コントラクト呼び出しチェック、デプロイdry-run、チェーン/RPC検証を実行します。

Safe payloadビルダー

署名や実行をせず、レビュー可能なトランザクションpayloadドラフトを準備します。

人間承認インターフェース

リスクレベル、前提、証拠、必要なサインオフとともに、適切なレビュアーへ推奨事項を送ります。

監査ログストレージ

決定ログ、コンテキスト要約、ツール呼び出し、チェック結果、承認状態、実行証拠を保存します。

CI/CD統合

既存のbuild、test、policy、deployゲートを迂回せず利用します。

Observability

インシデントをダッシュボード、アラート、事後レビューに戻します。

なぜ重要か

これはバックエンドエンジニアリング、ブロックチェーンインフラ、DevOps、Safe/EVM運用、AIエージェントアーキテクチャ、セキュリティ優先の本番ワークフローを組み合わせたものです。シニアインフラエンジニアが構築すべきAI-nativeシステムとは、無制限の権限を持つ自律エージェントではなく、AIが速度を高め、人間が不可逆な操作の権限を保持する、制御された運用システムです。

Alfredo Lopezは、デモ専用のエージェント挙動ではなく、実際の運用制約に基づいてこれらのワークフローを設計するためのバックエンド、ブロックチェーン、DevOpsの判断力を備えています。

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