IBM Granite、Mellea 0.4.0とGranite Librariesを公開

IBM Graniteは2026-03-20、Mellea 0.4.0と3つのGranite Librariesを同時に公開した。今回の発表の中心は単一のbase modelではなく、その周辺の workflow layer にある。つまり、Granite model の上で動く agentic system を、より構造化し、schema-safe にし、production で追跡しやすくする方向だ。

何が公開されたのか

release には、open-source Python library の Mellea と、Granite 4.0 Micro 向けの granitelib-core-r1.0、granitelib-rag-r1.0、granitelib-guardian-r1.0 が含まれる。IBMはGranite Librariesを、汎用的な prompting ではなく、chain や conversation の中の特定タスクをうまく処理するための specialized LoRA adapter 群として説明している。requirements validation、query rewriting、hallucination detection、factuality、policy compliance などを、より小さく tuned された構成要素に分解する考え方だ。

なぜこの構造を押し出すのか

IBMはMelleaを、ゆるい prompt orchestration のための道具ではなく、「generative programs」のためのライブラリとして位置づけている。Mellea 0.4.0 では、Granite Librariesとの native integration、rejection sampling ベースの instruct-validate-repair pattern、event-driven callback のための observability hook が強調されている。要するに、schema、repair loop、monitoring を明示的に扱う必要がある現場で、LLM workflow をより保守しやすくしたいという狙いだ。

この方向性は、enterprise AI の実際の摩擦点にも合っている。多くの RAG pipeline や safety filter、policy-aware generation は、単純な生成性能よりも各段階の interface で崩れやすい。IBMの答えは、各ステップを specialized adapter と constrained decoding で狭く定義し、structured output と guardrail を後付けではなく pipeline 設計の中に入れることにある。

なぜ重要なのか

Granite Libraries の公開は、open LLM tooling が base weight の提供だけでなく、retrieval、validation、governance のための modular control surface まで含めて出荷する流れを示している。このやり方が機能すれば、チームは agentic RAG system を単なる prompt chain ではなく、typed stage、recovery logic、明示的な safety checkpoint を持つ software として扱い始めるはずだ。explainability と policy compliance が重要な環境ほど、この方向は LLM deployment をより enterprise-friendly にする。