具体的な使い方を見てみると：開発者は TypeScript 関数の先頭に use workflow とマークし、その中のサブ関数で use step を使って各実行ステップを示します。フレームワークが自動的にキューのスケジューリング、失敗時のリトライ、状態の永続化といった面倒な処理を行います。個別にオーケストレーションサービスやメッセージキュー、状態データベースをデプロイする必要はなく、すべてアプリケーションコードに統合されます。

この解決しようとしている核心的な課題は非常に現実的です：AIエージェントやバックエンドタスクをプロトタイプ段階から本番環境に移行する際、開発者はしばしば大量の時間をオーケストレーションインフラの構築に費やし、製品の最適化に集中できなくなります。従来の方法では、ロジックはキュー、ワーカー、状態テーブル、リトライメカニズムに分散していましたが、Vercel のこのアプローチはオーケストレーションロジックとビジネスロジックを直接融合させています。

昨年10月のベータ公開から現在までのデータは非常に好調です——1億回以上の実行、5億のステップを処理し、1500以上のクライアントにサービスを提供、npmの週次ダウンロード数も20万を超えています。これは、多くの開発者が実際に使っている証拠です。

AIエージェントのシナリオにおいて、Vercel はいくつかの特別な機能も追加しています：永続的なストリーム保証により、エージェントの出力を永久に保存し、ブラウザを閉じても動作を続けられること。内蔵の暗号化により、すべてのデータはデプロイ環境を離れる前に自動的に暗号化されること。さらに、一時停止と再開もサポートし、手動承認待ちや数日・数ヶ月のスリープも可能です。その間の計算コストはゼロです。ステップごとの最大サイズは50MB、全体の実行は最大2GBまで対応し、多モーダルなエージェントの画像や動画の送信も十分に処理できます。

同時にリリースされた AI SDK v7 には WorkflowAgent が統合されており、Python SDK もベータ版に入っています。面白いのは、Workflow SDK がオープンソース化されており、コミュニティが MongoDB、Redis、Cloudflare などのアダプターの開発を進めている点です。次バージョンでは並列制御、グローバル展開、スナップショットランタイムの追加により、イベントの再処理コストをさらに低減する予定です。

価格モデルも良好です——実行時間に応じて課金され、オーケストレーションサービスの継続運用費はありません。これは迅速なイテレーションを求めるチームにとって非常に魅力的です。

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