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数行のコードで本番品質の Agent を書く
数行のコードで本番品質の Agent を書く

初期のエージェントは普通のバックエンドとそれほど違いはありませんでした。カスタマーサポート、Q&A、注文照会といったシナリオでは、業務インターフェースを備えた LLM サービスに近い存在でした。しかしモデルの能力が伸びるにつれ、エージェントは本当に「手を動かす」ようになり——ファイルを扱い、コードを書き換え、テストを走らせ、ブラウザを操作し、複雑なシステムを束ねるようになり、これまで人手でやっていた仕事を少しずつ引き取るようになりました。権限境界を絞り、リソース利用をコントロールするうえで、サンドボックスは必須要素となりました。次に直感的に思いつく構成は、エージェントのロジックとツールを同じサンドボックスに詰め込むことです。コールパスが短く、状態の共有もしやすい。構成自体はシンプルですが、マルチテナント、セキュリティ分離、コスト効率といったエンタープライズ級の要件に入った瞬間に綻びが見えてきます。ロジックを一行いじるためにツールチェーンを丸ごと含むイメージを再ビルドする必要があり、並行リクエスト下では会話一つにつきサンドボックスを丸ごと専有するためリソースコストが急速に積み上がります。エージェントのロジックと認証情報、信頼できないコードが同じ環境に同居することで、prompt injection の攻撃面も広がります。状態はサンドボックスに紐づいているため、破棄と同時に消え、復元も難しい。そこで業界は、よりデカップルされたアプローチを模索し始めました——エージェントのロジック、ツールサンドボックス、状態がそれぞれ独立して動き、コンポーネントごとに自身のライフサイクルでスケジュールされ、互いに縛らない構成です。

Chris ChenChris Chen
TanStack:ツールライブラリからフルスタックフレームワークへの進化
TanStack:ツールライブラリからフルスタックフレームワークへの進化

TanStack は、モダンな Web アプリケーションのために設計された高品質なオープンソースのツールスイートです。現在までに、各モジュールは GitHub 上で累計 10 万以上のスターと 9,500 人のフォロワーを獲得しています。最大の強みは、Web 開発において特に難易度の高い領域をモジュール化・標準化し、それらを本番環境で利用できる包括的なエコシステムへと昇華している点にあります。 TanStack の目標は、単に便利なツールライブラリになることではありません。モダンなフルスタックアプリケーションに内在する、システムレベルの複雑性そのものを解決することを目指しています。ルーティング、データ取得、SSR(サーバーサイドレンダリング)といった、これまで分散していたプロセスをシームレスに統合し、統一された一貫性のあるワークフローとして提供します。大規模なデータセットや複雑なフォームインタラクションを扱う場面では、TanStack が提供するのは単なる近道ではなく、岩盤のように堅牢な基盤であることが分かります。これにより、「高性能」と「高信頼性」は開発者が背負う負担ではなく、フレームワークの DNA として組み込まれていきます。

Benjamin CarterBenjamin Carter

最新の投稿

Jun 12, 2026
AI Agent のネイティブサポートを追加

AI Agent は開発者の標準的なニーズになりつつありますが、開発・デプロイには依然として無視できないハードルがあり、自前で組み合わせなければならないインフラが少なくありません。EdgeOne Makers(EdgeOne Pages の名称変更)は、これまでの Web フルスタック機能に加えて Agent のネイティブサポートを追加し、Agent 開発を Web アプリケーション開発と同じくらい簡単にします。開発者はビジネスロジックに集中し、インフラはプラットフォーム側で一括して引き受けます。同じプロジェクト内で Web と Agent のコードを同時にデプロイでき、ドメインや設定など、デプロイと観測の仕組み一式を共有します。Agent ランタイム。Agent Runtime を提供し、Claude Agent SDK、OpenAI Agents、LangGraph、DeepAgents、CrewAI などの主要フレームワークをそのまま実行できます。handler の書き方は各フレームワークのネイティブな流儀のまま、プラットフォーム側で新たな SDK 抽象は導入しません。セッションストレージ。context.store は各フレームワークのネイティブなセッションストレージ型をそのまま公開します。例:OpenAI Agents では Session、LangGraph では BaseCheckpointSaver が得られます。各フレームワークは標準では抽象プロトコルしか提供せず、永続化実装は通常自分で Postgres などのクラウドストレージを繋ぐ必要があります。Makers は最下層でプラットフォームの Blob ストレージにより一括して受け持つため、別途サービスを有効化する必要はありません。

Chris ChenChris Chen
Dec 4, 2025
Cloud Functions 開発ガイド

Cloud FunctionsはEdgeOneの包括的なサーバーレス関数ソリューションであり、開発者にシームレスな動的バックエンド機能を提供するために設計されています。プロジェクトの/node-functions ディレクトリ内にNode関数を作成するだけで、コードは自動的に強力なNode.jsベースのAPIエンドポイントに変換されます。これらのエンドポイントは、データベースクエリ、サードパーティAPIの統合、フォーム送信、データ処理タスクなど、幅広いバックエンド操作を効率的に処理できます—すべてサーバー管理の複雑さを排除しながら。このサーバーレスアプローチにより、Cloud Functionsはスケーラブルでモダンなアプリケーションを構築するための完璧な基盤となります。フロントエンドとバックエンドのコード管理を統一した真のフルスタック開発を体験できます。 フロントエンドの静的アセットとバックエンドの関数ロジックを単一のGitリポジトリ内に配置し、構成、環境変数、デプロイメントパイプラインをシームレスに共有できます。「git push」コマンド一つでアプリケーションスタック全体をデプロイでき、開発ワークフローを大幅に合理化しながら、運用オーバーヘッドとメンテナンスの複雑さを最小限に抑えます。

Ethan MercerEthan Mercer