Agent 2は、単なるUIの小規模な刷新ではありません。規模の大きな依頼や曖昧な指示に、アシスタントがどう対応するかを根本から見直したものです。一度の指示で処理するのではなく、大きな機能の依頼を複数段階のタスクとして扱います。まず確認の質問を行い、続いて実装手順を順序立てた計画を提示し、承認を得てから実行します。こうした確認ポイントによって編集の失敗を減らし、ビルダーが意図を追いやすい記録も残ります。変更後には、エディタの問題スキャナーやスクリーンショットを使ってAgent自身がエラーを確認します。チームにとっては、予期しない不具合を減らし、アイデアから安全な変更までのフィードバックを速められるということです。

目玉機能となるのがMCP（Model Connector Protocol）です。ClaudeやChatGPTにBubbleをコネクタとして追加すると、各モデルがアプリの構成を調べ、ページや要素、ワークフローを稼働中のプロジェクトに作成できます。静的なコードを書き出すのではなく、Bubbleプロジェクトのビジュアルモデルに直接追加する仕組みです。たとえば、雰囲気重視のAI開発で作ったプロトタイプを取り込む、チャットでLLMとやり取りしながらUIを段階的に改善する、あるいは非エンジニアのメンバーがLLMにレポート画面や管理画面の追加を頼む、といった使い方ができます。初期のデモでは、開発者への引き継ぎが一人で完結する作業に変わるなど、最初から最後までの作業時間を短縮できることが示されています。ただし、その実現にはアクセス制御と、変更を元に戻す方法の明確化が欠かせません。

確認の質問を行い、明確な計画を作成し、承認を求めるAgent 2の段階的な進め方は、ビルダーの認知的な負担を減らし、自然な確認ポイントを設けます。たとえば、認証が必要なユーザー向けダッシュボードの追加では、データソースや権限、例外的なケースについて質問します。その後、ページ、再利用可能な要素、ワークフローに分けて作業を進めます。大枠の手順は承認し、リスクの低いUI調整はAgentに任せることもできます。プロダクトマネージャーや監査担当者にとって、こうした確認ポイントは具体的な記録として活用できます。スコープや展開、ロールバックの方針を検討しやすくなるためです。

雰囲気重視のAI開発プラットフォームや一度きりのコード生成ツールは、プロトタイプを素早く作るのに向いていますが、生成物の保守が非エンジニアには難しいことも少なくありません。BubbleはMCPとビジュアルエディタを組み合わせ、保守しながら使い続けられる環境を目指しています。生のコードを書き出す代わりに、プロダクトチームが編集できるビジュアルモデルに動作を取り込めます。異なるAIアシスタントが生成した成果物を受け入れる「長期運用可能なバックエンド」として、Bubbleを活用できる可能性があります。その一方で、適切なガバナンスが必要です。安全なマルチエージェント実行基盤を実現するには、堅牢なバージョン管理、エージェントの権限設定、より明確なコストの提示が欠かせません。

新機能の導入には、外部APIを繰り返し呼び出す意図しないループ、代理店やサードパーティ製エージェントが関与した場合の責任の所在の曖昧さ、自動ワークフローの拡大に伴う想定外の作業負荷や費用といった運用上のリスクがあります。Agentの確認ポイント、問題スキャナー、負荷の大きい利用者向けのエンタープライズ契約といったBubbleの現行の対策は有用ですが、まだ十分ではありません。ブランチ機能、より堅牢なバージョン管理、細かなエージェント権限の設定が広く利用可能になるまでは、MCPへのアクセスを本番データベースの認証情報と同じように扱うべきです。アクセス範囲を制限し、エージェントを使った開発にはステージング環境を使い、デプロイ前に明示的な承認を必須にしましょう。