AIエージェント、Linuxディストリビューションの開発に進出
OpenAnolisは、AIエージェントがソフトウェアパッケージやパッチを選び、コードをレビューし、ソフトウェアのバージョン間で修正を移植するAnolis OS 27を開発している。コミュニティーの議長で、Alibaba Cloudの基盤ソフトウェア部門責任者を務める馬涛氏は珠海で開かれたGOSIM AI Vision Forumでこの取り組みを説明し、Alibaba Cloudの基盤ソフトウェアチームでは、新規コードの95％をエージェントが生成していると述べた。
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コミュニティーの目標はコード作成にとどまらない。OpenAnolisは、開発から保守、運用、ガバナンスに至るオペレーティングシステムのライフサイクル全体のエンジニアリングを、桁違いに速く、つまりおよそ10倍の速度にすることを目指している。これはAlibaba Cloudの幹部が掲げた目標であり、95％という数字は馬氏のチームで生成された新規コードを指す。
Anolis OS 27は、この目標を具体的な開発プロジェクトに落とし込む。OpenAnolisは、複数のソフトウェアパッケージを1つにまとめたGitリポジトリー、いわゆるモノレポを公開した。人間のメンテナーとAIエージェントが協力してLinuxディストリビューションを開発できるようにすることを狙う。他のチームもこの手法を検証し、再利用できる。
この取り組みは、エージェント専用のオペレーティングシステムを構築するAlibaba Cloudの動きにもつながる。同社は2026年のApsara Conferenceで、Agentic OSによってトークン消費量が30％超減り、サンドボックスのデプロイ密度が3倍になると発表した。両発表を合わせると、エージェントがオペレーティングシステムの構築を支援する動きと、エージェントを動かすためにオペレーティングシステムを再設計する動きという、連動した2つの変化が見えてくる。
Anolis OS 27でエージェントが担う役割
Linuxディストリビューションは、ハードウェアと中核的なシステムリソースを管理するLinuxカーネルと、多数のソフトウェアパッケージを組み合わせたものだ。保守では、バージョンの選定、セキュリティー修正の適用、互換性の確認、パッケージ群全体の動作維持が必要となる。
OpenAnolisがAnolis OS 27を「エージェントネイティブ」と呼ぶのは、開発工程にエージェントを組み込んでいるためだ。パッケージやパッチの選定、コードレビュー、パッチのバックポートを、それぞれ異なるエージェントが担当する。バックポートとは、新しいソフトウェアバージョン向けの修正を、顧客が引き続き利用している旧バージョンでも動くように適用し直すことだ。
モノレポは、そうした作業の共通の基盤となる。多数のパッケージを1つのリポジトリーにまとめることで、各パッケージを独立したプロジェクトとして扱うのではなく、人間とエージェントがディストリビューション全体の変更を一緒に確認しやすくなる。OpenAnolisはこれを、メンテナーとエージェントの協業手法として提示しており、そのエンジニアリング手法自体も他者が検証できるようにしている。
馬氏は、将来的にはエージェントが完全なオペレーティングシステムを独力で構築する可能性があり、業界はこの流れに向き合う必要があると述べた。ただし、現時点のプロジェクトは、人間とソフトウェアエージェントがともに関わるディストリビューションの開発工程だ。Anolis OS 27のリリース時期は発表されていない。
95％という数字が示すもの
馬氏が示した95％という数字は、Alibaba Cloudの基盤ソフトウェアチームにおける新規コードを対象としている。オペレーティングシステムの保守には、テスト、障害の調査、変更を採用するかどうかの判断、ソフトウェアの継続的なサポートも含まれるため、この数字の対象範囲は重要だ。
コード生成は作業の一部にすぎない。エージェントは変更案を作成できるが、それを保守対象のシステムに組み込むかどうかはレビューと統合作業で決まる。OpenAnolisは、レビューやパッチ選定など、周辺作業にもエージェントの参加を広げている。
10倍の高速化という目標は、コード作成より広い工程を対象とする。達成には、開発、保守、運用、ガバナンスを進めるために必要な時間を短縮しなければならない。ユーザーにとっての実質的な利点は、信頼性の高いリリースを継続しながら、動作するアップデートや修正をより早く提供できることだ。
馬氏の発表では、この変化の中心にコードの説明責任が据えられている。エージェントが変更を提出し、レビューも支援するようになれば、コミュニティーには配布するソフトウェアに対する明確な責任体制が求められる。この問題は、GOSIMの開幕ラウンドテーブルでも議題の1つとなった。
役割の異なる、連動した2つの方向性
OpenAnolisは戦略を「System for AI」と「AI for System」という2つの方向性で説明する。前者はエージェントが動作するオペレーティングシステムに関するものだ。後者は、オペレーティングシステムの構築や管理をエージェントが担うことを指す。
前者について馬氏は、コンピューティングリソース、モデル、ツール、アプリケーションをつなぐオペレーティングシステムを説明した。OpenAnolisは、エージェント向けのランタイム基盤としてANOLISAプロジェクトを位置付ける。ランタイムとは、プログラムの実行中に必要なリソースやサービスを提供する環境のことだ。
Anolis OS 27は後者に当たる。その開発工程では、エンジニアリング作業をエージェントが担う。Alibaba CloudのSysAgentは同じ考えをオペレーティングシステムの提供と管理に広げる。一方、Agentic OSはエージェントがタスクを実行する環境に重点を置く。
この区別によって、取り組みの幅が分かりやすくなる。企業はエージェントを使ってディストリビューションを保守し、隔離環境でエージェントを実行し、導入後の問題を別のエージェントで調査できる。それぞれ異なる役割を担うが、基盤技術を共有することもある。
トークンとサンドボックスが重要な理由
Alibaba Cloudによると、Agentic OSはトークン消費量を30％超削減し、サンドボックスのデプロイ密度を従来の3倍に高める。トークンとは、AIモデルが処理するテキストやその他の情報の単位だ。使用量を減らせば、タスクに必要なモデル処理量も抑えられる可能性がある。
サンドボックスは、エージェントが周囲のシステムへのアクセスを制限された状態でコードを実行したり、ツールを使ったりできる隔離環境だ。エージェントには、多数のこうした環境が必要になる場合があり、短時間しか使われないこともある。サンドボックスを頻繁に起動・終了する環境は、少数のアプリケーションを継続的に動かす環境とは、オペレーティングシステムに異なる要件を課す。
Alibaba Cloudは、こうした短時間のサンドボックス利用や頻繁なプロセス起動に合わせてシステムを最適化すると説明している。デプロイ密度が高まれば、一定のインフラ規模により多くのサンドボックスを収容できる。同社が示した比較に基づけば、100個のサンドボックスを収容できる環境が、主張の前提となる条件下で300個を収容できるようになる。
Alibaba Cloudは、ここで触れた数値の根拠となるベンチマークのワークロード、基準構成、測定方法を明らかにしていない。エージェントのモデルやツール、ワークロードによってリソース消費量が変わるため、顧客が自社のタスクで見込める削減効果を判断するうえで、こうした詳細は重要だ。
9月の発表をどう捉えるか
Alibaba Cloudの幅広い戦略は、2026年のApsara Conference（杭州）で開かれた2つのイベントを通じて明らかになった。9月22日には最高技術責任者の李飛飛氏がAgentic Cloud戦略を発表。9月23日にはオペレーティングシステムのフォーラムが開催され、OpenAnolisのほか、AMD、Arm、Intel、Lenovo、ZTEなどの企業が参加した。
OpenAnolisの9月のフォーラム報告では、Agentic OS、SysAgent、Loongkitを含むオペレーティングシステム関連の取り組みが紹介されている。また、馬氏の発言として、コミュニティーが2026年6月にOpenAtom Foundationへの寄付を完了したことも記されている。
- 2026年6月：コミュニティーが記録した馬氏の発言によると、OpenAnolisはOpenAtom Foundationへの寄付を完了。
- 2026年9月22日：李氏がAlibaba CloudのAgentic Cloud戦略を発表。AgentCore、Agent Sandbox、新世代のCPFSストレージなどの製品も紹介した。
- 2026年9月23日：オペレーティングシステムのフォーラムで、エージェント向けランタイム基盤、自動システム管理、SkillHubの推薦システムが取り上げられた。
- 珠海のGOSIMフォーラム：馬氏がエージェントネイティブなAnolis OS 27の構想を説明し、自身のチームにおける95％という数字を示した。
9月のフォーラムには、OpenAnolis技術委員会メンバーでディストリビューション作業部会のリーダーを務める王江波氏も参加した。王氏は、RISC-Vプロセッサーアーキテクチャーに関する取り組みとともに、ディストリビューションの構築や保守にエージェントを参加させる構想について説明した。
SysAgent、開発の枠を超えた自動化を担う
Alibaba Cloudのシステムサービス責任者で上級技術専門家の馮福秋氏は、SysAgentがディストリビューション、運用、セキュリティーを対象とすると説明した。9月のフォーラムでは、招待制の一般テストが始まっていた。
SysAgentは、ユーザーの問題調査を支援していたOS Copilotから発展したものだ。Alibaba Cloudは現在、オペレーティングシステムのライフサイクル全体を対象とする、より自律的なツールとして位置付けている。馮氏は、自然言語での対話を通じてGPUクラスター上の学習と推論の性能を分析する例を挙げた。学習はモデルを構築・調整する工程であり、推論はモデルを使って回答を生成する工程だ。
Alibaba Cloudの基盤ソフトウェア製品責任者である張鵬程氏は、Agentic OSやLoongkitとともにSysAgentを紹介した。Loongkitはモデルの学習性能を対象とし、基盤となるコンピューティングをより効率化するための独立した要素として、この取り組みに加わる。
Alibaba CloudのAgentCoreプラットフォームは、企業向けエージェントの構築とガバナンスという別の層を担う。長時間のタスク、失敗時の再試行、中断した作業の再開、ID権限、活動監査などの機能を備える。Agent Sandboxは実行環境を提供し、新しいCPFSストレージシステムは負荷の高いデータ処理を支える。これらの製品により、オペレーティングシステムの変更が、より広いクラウドインフラ計画の一部として位置付けられる。
デバイスとクラウドをまたぐ制御と復旧
Dingdao Zhilianのゼネラルマネジャー、李金元氏は、デバイス、近接するコンピューティング基盤、クラウドサービスを対象とするDingOSとAlibaba Cloud Agentic OSの連携について説明した。この設計では、エージェント実行の制御と、ローカルコンピューティングやモデルのスケジューリングを組み合わせる。
同氏が説明した機能には、タスクの進捗、トークン消費量、ハードウェアリソースの追跡、実行の監査と介入、作業環境の復元による中断タスクの再開が含まれる。エージェントを運用する組織にとって、これらは実務上必要な要件だ。タスクが何を使ったのかを把握し、実行可能な操作を制御し、中断後に作業を復旧できることが求められる。
DingOSはデバイスに近い領域の機能を担い、Alibaba Cloud Agentic OSはトークンのガバナンス、セキュリティー、可観測性、作業環境の復旧といったランタイム管理機能を提供する。可観測性とは、稼働中のシステムの挙動を把握し、問題を調査するのに十分な情報を収集することだ。
Alibaba Cloudの幅広い戦略には、エージェント向けに業務情報を整理するContext Engineも含まれる。コンテキストとは、関連する記録、過去のやり取り、実行結果のフィードバックなど、エージェントが現在のタスクに必要とする情報だ。こうした情報をまとめることはコード生成とは別の目的だが、どちらもツールやデータへのアクセスを適切に管理する必要がある。
オープンソースのガバナンスも開発工程の一部に
馬氏はGOSIMの開幕ラウンドテーブル「Roots: Open Source Holding Ground in the Agentic Era」でAnolis OS 27の計画を発表した。参加者にはRust Foundation、OpenUK、OpenCV、北京智源人工智能研究院の幹部が名を連ね、LF AI and Data Generative AI Commonsの共同議長が議論の進行役を務めた。
パネルでは、AIによってオープンソースへの貢献を誰が提出し、レビューするのかが変わるなか、ガバナンス、コードの説明責任、国際協力が議論された。OpenAnolisでは、こうした課題は企業、大学、研究機関が関わるコミュニティーの運営体制と並ぶものだ。Anolis OSはAlibaba Cloud Linuxの上流コミュニティーでもあり、その開発成果が同社のクラウド向けディストリビューションに反映される。
OpenAnolisは、再利用可能なシステム機能を扱うプラットフォーム「SkillHub」も共有リソースとして構築している。9月の報告によると、2カ月で数百のスキルが参加し、セキュリティー、運用、AI推論、データベース、さまざまな種類のハードウェアでのコンピューティングなどを網羅している。
SkillHubの推薦システムは、機能の信頼性、実行時の性能向上、静的品質、実行時のセキュリティー有効性という4つの観点で機能を評価する。静的品質とは、ソフトウェアを実行せずに行う検査に関するものだ。このシステムは、利用者が増え続けるスキルの中から選べるよう、総合ランキングとカテゴリ別ランキングの両方を作成する。
Anolis OS 27とSkillHubは、再利用可能な自動化には検査、選定、保守の仕組みが必要だという共通の課題を浮き彫りにしている。OpenAnolisは公開開発リポジトリー、コミュニティーガバナンス、共有スキルの評価を通じてこの課題に取り組んでいる。次の具体的な段階は、ディストリビューションの開発継続と、SysAgentのテストから得られるフィードバックだ。
要点
- OpenAnolisは、エージェントがパッケージ選定、パッチ、コードレビュー、バックポートを担うAnolis OS 27を開発している。
- 馬涛氏によると、Alibaba Cloudの基盤ソフトウェアチームでは、新規コードの95％をエージェントが生成している。
- コミュニティーは、オペレーティングシステムのライフサイクル全体にわたるエンジニアリングを、およそ10倍に高速化することを目指している。
- Alibaba Cloudによると、Agentic OSはトークン消費量を30％超削減し、サンドボックスのデプロイ密度を3倍にする。
- Anolis OS 27では、人間のメンテナーとエージェントの協業を想定したモノレポが公開されている。
- SysAgentは2026年9月のフォーラムで招待制の一般テストが始まっていた。Anolis OS 27のリリース時期は発表されていない。
