AIエージェントの台頭は、テクノロジーとの対話方法における根本的な転換を象徴している。現代のエージェントは単なるプロンプトへの応答を超え、ファイルの読み込みやコード生成、カレンダー管理といった複雑なワークフローを自律的に遂行する。この進化により、LLMは汎用的なアシスタントとしての地位を確立した。しかし、従来の仮想専用サーバーやコンテナに依存するインフラは、スケーリングにおいて深刻な限界に直面している。

開発者にとって、エージェントを24時間稼働させ続けることは経済的・運用的な負担が大きい。アイドル時にもリソースを消費するモデルでは、数百万ユーザー規模への拡張は困難だ。Cloudflareが発表した「Project Think」は、常時稼働モデルから永続的なサーバーレスアーキテクチャへと移行することでこの課題に挑む。個々のエンティティが状態を保持しメッセージに応答する「Actor Model」を活用し、アイドル時には休止状態でコストをゼロにしつつ、データベース上で記憶を維持する仕組みを実現した。

このアプローチは開発者に重要なプリミティブを提供する。注目すべきは、確実な実行を可能にする「fibers」だ。数分から数時間に及ぶ複雑なタスクにおいて、システム障害は進行状況の消失を意味するが、fibersは重要な手順で状態をチェックポイント化する。これによりプロセスが中断されても、直前の状態からシームレスに再開することが可能となった。

本プロジェクトはセキュリティにおける「サンドボックス」の問題にも対処する。エージェントにコード実行権限を与える際、セキュリティは最優先事項となる。「Dynamic Workers」を用いることで、ミリ秒単位で起動するV8アイソレート内に隔離された実行環境を作成する。エージェントは必要最小限のリソースのみにアクセス可能となり、従来のコンテナモデルに代わる「能力ベース」のセキュリティを実現した。

これらのツールを「実行ラダー」として構成することで、開発者は必要に応じて高度な機能を追加できる。ヘッドレスブラウザや複雑なコンパイラといった機能は、必要な時のみ利用すれば良い。このモジュール化された哲学により、エージェントは軽量性を保ちながら柔軟に拡張できるようになった。実験的なチャットボットの時代は終わり、信頼性の高いインフラレベルのAIワーカー時代が到来したのである。

AIエージェントの台頭は、テクノロジーとの対話方法における根本的な転換を象徴している。現代のエージェントは単なるプロンプトへの応答を超え、ファイルの読み込みやコード生成、カレンダー管理といった複雑なワークフローを自律的に遂行する。この進化により、LLMは汎用的なアシスタントとしての地位を確立した。しかし、従来の仮想専用サーバーやコンテナに依存するインフラは、スケーリングにおいて深刻な限界に直面している。

開発者にとって、エージェントを24時間稼働させ続けることは経済的・運用的な負担が大きい。アイドル時にもリソースを消費するモデルでは、数百万ユーザー規模への拡張は困難だ。Cloudflareが発表した「Project Think」は、常時稼働モデルから永続的なサーバーレスアーキテクチャへと移行することでこの課題に挑む。個々のエンティティが状態を保持しメッセージに応答する「Actor Model」を活用し、アイドル時には休止状態でコストをゼロにしつつ、データベース上で記憶を維持する仕組みを実現した。

このアプローチは開発者に重要なプリミティブを提供する。注目すべきは、確実な実行を可能にする「fibers」だ。数分から数時間に及ぶ複雑なタスクにおいて、システム障害は進行状況の消失を意味するが、fibersは重要な手順で状態をチェックポイント化する。これによりプロセスが中断されても、直前の状態からシームレスに再開することが可能となった。

本プロジェクトはセキュリティにおける「サンドボックス」の問題にも対処する。エージェントにコード実行権限を与える際、セキュリティは最優先事項となる。「Dynamic Workers」を用いることで、ミリ秒単位で起動するV8アイソレート内に隔離された実行環境を作成する。エージェントは必要最小限のリソースのみにアクセス可能となり、従来のコンテナモデルに代わる「能力ベース」のセキュリティを実現した。

これらのツールを「実行ラダー」として構成することで、開発者は必要に応じて高度な機能を追加できる。ヘッドレスブラウザや複雑なコンパイラといった機能は、必要な時のみ利用すれば良い。このモジュール化された哲学により、エージェントは軽量性を保ちながら柔軟に拡張できるようになった。実験的なチャットボットの時代は終わり、信頼性の高いインフラレベルのAIワーカー時代が到来したのである。