非同期の仕組み：非同期AIエージェントの事例

何年も前、私の大学の教授である Herwig Mannaert 博士が、私の記憶に深く刻まれた考えを共有してくれました：

「分散システムでは、非同期処理は機能するが、同期処理は機能しない。少なくとも、同期処理を機能させるのは非常に、非常に困難である」

当時、彼は大規模分散システムにおける同期型アーキテクチャがしばしば失敗する仕組みを解説していましたが、各コンポーネントがリアルタイムで他の応答を待つ設計では脆弱になりがちです。タイムアウトや連鎖的な障害が頻発するのです。

非同期システムはこの問題を解決します。送信者と受信者を分離し、各部分が独自のペースで動作できるようにします。負荷がかかっても耐性を維持します。確実に機能します。
同じ原理が今日の AI エージェントにもあてはまります。

同期型 AI エージェントと非同期型 AI エージェント

現在の AI システムの多くは同期的な方法で動作します。ライブチャットを開き、質問を入力し、応答を待ちます。会話を継続し、長く離れるとセッションは終了します。 エージェントは忘れてしまいます。

スピーディーでインタラクティブですが、注意が必要です。

では、同じやり取りが非同期で実行される様子を想像してみてください。メールや Slack、WhatsApp のようなものです。AI エージェントにリクエストを送信すると、準備が整い次第応答します。数時間後でも文脈を損なうことなく返信できます。エージェントはスレッドを継続的に維持し、持続性と集中力を保ち続けるのです。

どちらのモードにも利点があります。同期モードは迅速な解決に最適です。非同期モードは複雑なワークフローや、数時間から数日にわたってコンテキストを維持する必要がある場合に最も効果的です。

双方のための設計

顧客、開発者、または内部チームにサービスを提供する AI ファーストのプラットフォームを構築するなら、どちらか一方のモードだけを選ぶことはできません。両方必要です。

DevRev は、複数の作業スタイルをサポートする AI 基盤を開発しました。主な機能は以下の通りです：

• 全チャネルでリアルタイムのコンテキストを維持する統合ナレッジグラフ
• チャット、メール、チケット対応の柔軟なサポート
• 会話が途切れても、どれだけ長く間が空いても、会話の全履歴を永続的に保持
• ロールとチャネルに基づくトーンとアクセスレベルのカスタマイズ

この柔軟性によりサービス品質が向上し、コストが削減できます。昼夜を問わず利用可能な、よく設計された AI エージェント 1 つで、ツールや ハンドオフによる場当たり的な対応を置き換えることができます。

私たちの働き方に合ったエージェント

分散システムは非同期処理が有効であることを実証しました。AI システムも同様の原則にしたがうべきです。

業務は常にリアルタイムで行われるわけではありません。会話は複数のチャネルやタイムラインをまたいで展開します。AI エージェントはそうした現実に対応する必要があります。

同期か非同期かの選択をするのではなく、両方に備えて設計しなければなりません。

DevRev はすでにそれを実現しています。