AIエージェントをエンタープライズシステムに組み込むプラクティス 【非同期ジョブ＋負荷制御】 💡 「全部リアルタイム」は破綻する。長時間処理をジョブ化し、優先度キューで負荷を制御すれば、スパイクにも耐えるエージェント基盤が手に入ります。 🔥 解決する課題 - 数十秒〜数分のエージェント処理でHTTPタイムアウトが発生する - スパイク時に全ユーザーのレイテンシが悪化し、サービスが崩壊する - 低優先度のバッチ処理がリアルタイム対話の品質を巻き添えにする - LLM呼び出しコストがスパイク時に制御不能になる 🏗️ 提案パターン リクエスト受信時にジョブIDを即時返却し、処理をバックグラウンドキューに投入します。進捗はSSE/WebSocketでストリーム通知し、完了時にWebhookやSlackでコールバックします。優先度キューでリアルタイム対話を最優先にし、バックグラウンド処理は後回しにします。さらに「オンライン知性」と「オフラインバッチ知性」を分離し、夜間バッチで大型モデルによる重い分析を実行、日中はその結果を即座に参照する構成が効果的です。 ✅ 選定条件 - 向き：処理が数十秒超、大量並列処理、スパイクのあるマルチテナント環境 - 不向き：会話的・数秒で完結する対話（ジョブ化のオーバーヘッドが体験を損なう） ⚠️ 落とし穴 - DLQ（Dead Letter Queue）を用意しないと、失敗ジョブがサイレントに消える - オフラインバッチの結果鮮度を管理しないと、古い分析結果で誤った判断を招く - テナント別クォータを設けないと、特定テナントの暴走が全体に波及する 🛠️ 実装方針 1. メッセージキュー（SQS / RabbitMQ / Kafka）でジョブを受け付け、即座にジョブIDを返却するAPIを構築します 2. ワークフローエンジン（Temporal / AWS Step Functions）でジョブの進捗管理・リトライ・DLQを一元化します 3. 優先度キューでリアルタイム対話とバックグラウンド処理を分離し、テナント別クォータ（Token Bucket / Sliding Window）を設定します 4. SSE/WebSocketで進捗をストリーム通知し、完了時はWebhook/Slackコールバックで結果を届けます 5. 夜間バッチ（Airflow等）で大型モデルによる重い分析を実行し、結果ストア（Redis / DynamoDB）経由で日中のオンラインエージェントが即座に参照できるようにします #AIエージェント# #エンタープライズアーキテクチャ#