Cloudflare、AI エージェント向け永続型環境「Computer」を公開
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Cloudflare は AI エージェント向けに、永続的で状態を保持する「Computer」ランタイムを発表し、コンテナ依存から分離型実行環境への転換でスケーラビリティとコスト効率の向上を目指す。
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AI NEW LABで論点を見るAI深層分析を開く2026年8月8日 07:08
AI深層分析
キーポイント
新しいランタイム「Cloudflare Computer」の発表
AI エージェントに実機に近い永続的・状態保持型環境を提供するオープンソースランタイムを公開し、従来の一時的なコンテナ運用からの脱却を図る。
スケーラビリティとコストの最適化戦略
Cloudflare は数百億規模の並列エージェント実行にはグローバル計算容量が不足すると指摘し、作業の90%以上を高速な「Isolate」で処理するアーキテクチャを採用した。
ハイブリッド型実行環境と共有ファイルシステム
プラットフォームがコードの実行先を自動判断し、必要に応じてコンテナサンドボックスを呼び出す一方、SQLite ベースの共有ファイルシステムで状態管理を行う。
Cloudflare Computer は早期プレビュー段階である
Cloudflare Computerはまだ初期のプレビュー版であり、実験や探索、プロトタイプ作成にのみ適している。
重要な引用
Our goal with @cloudflare/computer is to provide an agent with a runtime where a container is required for less than 10% of its work
Cloudflare's architecture has been designed to run the agent harness in the isolate (in a Durable Object) and call an attached container on-demand as a tool.
each agent gets a computer, the runtime optimizes for efficiency, and scalability
Cloudflare Computer is still an early preview and is only suitable for experiments, exploration and prototypes.
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従来のコンテナベースの AI エージェント実行モデルが抱えるスケーラビリティ課題に対し、Cloudflare が独自技術である Isolate と Durable Objects を活用した革新的な解決策を提示している。このアプローチは、大規模なエージェント運用におけるコストとパフォーマンスの両立に新たな道筋を示すものである。
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Cloudflare は、AI エージェントに単なる一時的なコンテナではなく、より実機に近い「コンピュータ」を提供する新しいオープンソースランタイム「Cloudflare Computer」を発表しました。同社によると、この技術は Cloudflare のアイソレート(隔離環境)を活用して高速なサーバーレス実行を実現し、エージェントの運用コストを下げ、処理速度を向上させ、スケーラビリティを高めるものです。
Cloudflare Computer は、AI エージェントの展開における大きな課題への解決を試みています。同社は、コンテナに依存した方式では「数億、あるいは数十億もの並行するエージェント」に対応できず、そのような規模を実現するにはグローバルな計算リソースが不足すると指摘しています。
この課題に対処するため、@cloudflare/computer パッケージは、プラットフォームがコードの実行先をアイソレート、コンテナサンドボックス、または Web ブラウザのいずれかで自動的に選択するエージェントランタイムを導入しました。このモデルでは「各エージェントに 1 つのコンピュータが割り当てられ、ランタイムが効率とスケーラビリティの最適化を担当します」。
@cloudflare/computer の目標は、コンテナが必要となる作業が全体の 10% を超えないようなランタイムを提供することです。コーディングタスクやオーディオ・ビデオの操作、ドキュメント作成などはすべてアイソレートで処理できるようにします。
Cloudflare によると、Cloudflare Workers の導入時に登場した「アイソレート(isolate)」は、「無限の水平スケーラビリティ」を持ち、起動と停止が極めて高速に行えます。さらに、エージェントの状態を永続化でき、非稼働時には休止状態に入り、必要に応じて独自のコンテナサンドボックスを立ち上げることができます。Cloudflare は、このアイソレートとコンテナサンドボックスの組み合わせが非常に効果的だと主張しています。その理由は、水平スケーラビリティと垂直スケーラビリティの両方を兼ね備えているからです。
Cloudflare のアーキテクチャでは、エージェントハネスをアイソレート(Durable Object 内)で実行し、必要な場合にのみ接続されたコンテナをツールとして呼び出すように設計されています。これにより、重い計算リソースが必要な時だけ利用でき、パフォーマンスとコストの最適化を実現します。
このアーキテクチャの中核となるのは、アイソレートとコンテナの両方がアクセスできる共有の SQLite ベースのファイルシステムです。これにより、タスクは両者の間をシームレスに移動でき、共通のファイル上で作業を進めることが可能になります。Cloudflare Computer のファイルシステムは Git リポジトリやストレージバケット、任意のファイルと併用できますが、すべての操作はゲートされ、監査・観測されるようになっています。
現在、Cloudflare Computer は 3 つのバックエンドを提供しています。1 つ目はコンテナプロジェクトで、SQLite の状態がサンドボックス化されたコンテナとして、実在する FUSE マウントファイルシステムのように公開されます。2 つ目はアイソレートシェルで、Dynamic Worker 内で just-bash 環境を実行します。3 つ目はアイソレート JavaScript で、新しい Dynamic Worker 上で ECMAScript モジュールを実行します。
Cloudflare によると、Cloudflare Computer はまだ初期プレビュー段階であり、実験や探索、プロトタイプ作成にのみ適しています。
著者について
セルジオ・デ・シモーネ
セルジオ・デ・シモーネはソフトウェアエンジニアです。セルジオ氏は過去 25 年以上にわたり、シーメンスや HP、小規模スタートアップなど多様な企業やプロジェクトでソフトウェアエンジニアとして活躍してきました。最近の 10 年以上は、モバイルプラットフォームおよび関連技術の開発に注力しています。現在は BigML, Inc. に在籍し、iOS および macOS の開発を統括しています。
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Cloudflare has introduced Cloudflare Computer, a new open-source runtime designed to give AI agents something closer to a real "computer" instead of just ephemeral containers. It leverages Cloudflare isolates for fast serverless execution, making agents cheaper, faster, and more scalable, according to the company.
Cloudflare Computer attempts to tackle a major challenge in AI agent deployment. The company argues that relying on containers to run agents will not scale to "hundreds of millions, then billions, of concurrent agents", because there simply is not enough global compute capacity for that.
To address this, the @cloudflare/computer package introduces an agent runtime where the platform decides whether code runs in an isolate, a container sandbox, or a web browser. In this model, "each agent gets a computer, the runtime optimizes for efficiency, and scalability".
Our goal with @cloudflare/computer is to provide an agent with a runtime where a container is required for less than 10% of its work, and coding tasks, audio/video manipulation, and document creation can all be handled by isolates.
According to Cloudflare, isolates, which were introduced with Cloudflare Workers, are "infinitely horizontally scalable" and can start up and shut down extremely quickly. Additionally, they can persist the agent state, hibernate when the agent is not running, as well as spin up their own container sandboxes when needed. Cloudflare maintains that this combination of isolates and container sandboxes is extremely effective because it combines horizontal and vertical scalability:
Cloudflare’s architecture has been designed to run the agent harness in the isolate (in a Durable Object) and call an attached container on-demand as a tool. This allows you to utilize heavier compute primitives only when required, optimizing performance and cost.
One central piece in this architecture is a shared, SQLite-based filesystem accessible to both isolates and containers. This allows tasks to move seamlessly between the two, with the shared filesystem allowing them to work on the same files. Cloudflare Computer filesystems can be used with git repositories, storage buckets or arbitrary files, while ensuring all operations are gated, audited, and observed.
Currently, Cloudflare Computer provides three backends: container projects, where the SQLite state is exposed as a sandboxed container as a real FUSE-mounted filesystem; isolate shells, which runs just-bash environment in a Dynamic Worker; and isolate JavaScript, which runs an ECMAScript module in a fresh Dynamic Worker.
Cloudflare Computer is still an early preview and is only suitable for experiments, exploration and prototypes, says cloudflare.
About the Author
Sergio De Simone
Sergio De Simone is a software engineer. Sergio has been working as a software engineer for over twenty five years across a range of different projects and companies, including such different work environments as Siemens, HP, and small startups. For the last 10+ years, his focus has been on development for mobile platforms and related technologies. He is currently working for BigML, Inc., where he leads iOS and macOS development.
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