MCP・Durable Execution・A2AでAIエージェント基盤を設計する実践ガイド
AI要約
AIエージェントを本番環境で運用するには、MCP・Durable Execution・A2Aという3つのプロトコルスタックが必須です。この記事は、Temporal・Restateを使った耐障害性設計、MCPサーバーの実装例、複数LLM SDKの比較まで、実装可能なレベルで解説しています。手を動かしながら、2026年のエージェント基盤設計パターンを学べます。
AI要約
AIエージェントを本番環境で運用するには、MCP・Durable Execution・A2Aという3つのプロトコルスタックが必須です。この記事は、Temporal・Restateを使った耐障害性設計、MCPサーバーの実装例、複数LLM SDKの比較まで、実装可能なレベルで解説しています。手を動かしながら、2026年のエージェント基盤設計パターンを学べます。



OpenClaw 2026.4.9の本質は「AIが夢を見る」というロマンティックな演出ではなく、記憶の監査性が飛躍的に向上したことです。MEMORY.md、DREAMS.md、memory/YYYY-MM-DD.mdで可視化された記憶を、過去ログから再投入・リセット・ロールバック可能にする「grounded REM backfill」機能により、AIの意思決定の根拠を人間がレビューできるようになりました。セキュリティ強化も同時実装され、実行型エージェント時代に必須の品質基準が整いつつあります。個人開発でも業務でも、持続する記憶の管理設計が次の競争軸になります。