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何を解決するか

Conductor は、複雑で長時間実行されるワークフローおよび AI エージェントを管理するための耐久性のある実行プラットフォームです。実行の各ステップを永続化することで、クラッシュ、ネットワーク障害、再起動などの状況でも状態の損失を防ぎます。オーケストレーションロジック（「グラフ」）と実際のビジネスロジック（ワーカー）を分離するため、ワーカーコードを再デプロイせずにワークフローのパスを変更できます。

動作方法

ワークフローは宣言的で機械可読性のある JSON グラフとして定義されます。これらのグラフは、ループ、分岐、ファンアウト、人間の承認などを含むタスクの順序を制御します。ワーカーはポリグロット（Java、Python、Go など、任意の言語で記述可能）であり、サーバーからタスクをポーリングして実行し、結果を報告します。AI エージェントの場合、Conductor はネイティブな LLM タスクおよび MCP（Model Context Protocol）ツールの発見・呼び出しを提供し、エージェントが耐久的なループ内で推論と行動を実行できるようにします。

対象ユーザー

スケーラブルで信頼性の高いマイクロサービスオーケストレーション、または監査可能でバージョン管理可能、かつ障害からの回復が可能な自律型 AI エージェントを構築したい開発者およびオペレーター向けに設計されています。

特徴

• 耐久性のある実行: すべてのステップが永続化され、リトライやタイムアウトを設定可能で、インフラストラクチャ障害にも耐えられます。
• AI エージェントオーケストレーション: LLM チャットコンプリーション、MCP ツール呼び出し、RAG 用のベクトルワークフローをネイティブにサポート。
• ポリグロットワーカー: Java、Python、Go、JavaScript、C#、Ruby、Rust で記述されたワーカーをサポート。
• 明示的なオーケストレーション: ワークフローはバージョン管理された JSON グラフとして定義され、コード変更なしで実行パスを実行時中に確認・変更可能。
• 実行の回復: ポリシーに基づき、特定の実行を再起動、再実行、再試行、一時停止、再開、または終了できる機能を提供。