Cloudflare、AIエージェントにクラウド上の仮想PCを提供

AIエージェントの開発者は常に同じ壁に直面しています。モデルはコードの生成には長けていますが、実際の作業には環境が必要です。ファイルを保存するディスク、テストを実行するコンソール、npmでパッケージをインストールしたり、ドキュメントをコンパイルする機能が必要です。エージェントにローカルマシンへのアクセスを許可することは危険です。短いタスクごとに別の仮想サーバーを立ち上げるのは費用と時間がかかります。

Cloudflareは、簡潔な名前を持つプロジェクトで、この問題を解決しました。開発者は自律型エージェントとネットワークエージェント向けに設計された仮想実行環境を作成しました。

内部構造

アーキテクチャは仮想ファイルシステム上に構築されています。本質的にはCloudflare Durable Object内に埋め込まれたSQLiteデータベースです。このソリューションにより、呼び出し間でファイル状態が保持され、データがコードの近くに保持されます。

このファイルシステムを操作するために、チームは3つの異なる実行環境を提案しました。

最初のアーキテクチャは完全なLinuxコンテナを実行します。コンテナ内ではデーモン computerdが実行されます。FUSE経由でデータベースを通常のディスクとしてマウントし、capnweb RPCプロトコルを介して変更を返します。このモードでは、エージェントは実際のユーザーLinux、ネットワークアクセス、および任意のバイナリファイルを実行する能力を持ちます。

2番目のアーキテクチャは、軽量なインタープリタ just-bash介して隔離されたWorker内で直接コマンドを実行します。コンテナは起動しません。コマンドは迅速に実行され、ファイルシステムとの通信は直接行われます。

3番目のアーキテクチャはJavaScriptコードを実行します。各コマンドは別のDynamic Workerで実行されます。スクリプトは標準の node:fs/promisesモジュール介してファイルシステムにアクセスし、Gitでの作業や成果物の公開のための готовыеユーティリティも利用可能です。

機能とベンチマーク

仮想ディスクのテスト中に興味深い詳細が浮かび上がりました。開発者はFUSEマウント computerdと物理的なNVMeドライブを比較するベンチマークを実行しました。

メタデータ操作では、仮想ディスクの方が実際のドライブより高速であることがわかりました。数千の小さなファイルの作成、ディレクトリの読み取り、権限の確認は、構造をRAMとSQLiteに保存しているため瞬時に行われます。ただし、ギガバイトサイズのファイルの順次読み書きでは、FUSEは物理ディスクに及びません。

AIエージェントタスクには、この設定が最適です。エージェントは重いビデオを通すよりも、小さなスクリプトの作成、設定ファイルの編集、ソースコードの読み取りをより頻繁に行います。

リポジトリの使用例

リポジトリには、システムの動作を示す готовые例があります。

1つのデモでは、エージェントはPDFドキュメントを生成するタスクを受け取ります。まず、仮想ディレクトリにMarkdownファイルを作成します。次に、エージェントはコンテナ介してユーティリティ pandocを呼び出し、テキストを完成したPDFに変換します。

別の例では、ニューラルネットワークとの統合を示しています。エージェントはWorkers AI介して画像を生成し、結果のファイルを仮想ディスクに書き込み、ユーザーにパブリックリンクを提供します。

より高度なケースもあります：エージェントはCloudflare Workerプロジェクトをデプロイし、仮想環境でビルドし成果物レジストリに公開します。

プロジェクトの状況

Cloudflareチームは、リポジトリはプレビュー状態であることを特に指摘しています。コードは実験、ハッカソン、プロトタイプに適していますが、重要なサービスを実行するにはまだ時期尚早です。アーキテクチャとAPIはいつでも変更される可能性があります。

オープンなプルリクエストはまだ受け入れていません。Issuesでの議論を通じて開発に参加できます。

試してみるべき人

このプロジェクトは、TypeScriptで複雑なエージェントを作成し、生成されたコードを実行するインフラストラクチャを選択している人々に役立ちます。SQLite、FUSE、Cloudflare Workersの組み合わせにより、ミリ秒で起動する軽量で隔離された環境が提供されます。