エンタープライズ向け AI エージェントワークスペースは、従業員が AI を使って仕事を進めるための永続的な環境です。組織のコンテキストとスキルを集めたライブラリと組み合わせることで、組織自身の知識と実績あるプレイブックを使い、最良の成果を出せます。各ワークスペースは、会話状態、ファイル、エンタープライズツール、隔離された実行環境を独自に持ちます。
従業員はワークスペースで、文書、プレゼンテーション、スプレッドシート、調査、ワークフロー、ソースコード、アプリを作成します。これらの成果物は会話より長く残ります。従業員はレビュー、共有、エクスポート、AI による継続的な改善ができます。
このアーキテクチャでは、オーケストレーションに Cloudflare Workers と Agents SDK、状態に Durable Objects、モデルガバナンスに AI Gateway、エンタープライズツールに MCP server portals を使います。モデル推論だけでは足りない作業は、Dynamic Workers、Sandbox SDK コンテナ、Browser Run が担います。
エンタープライズ向け vibe coding プラットフォーム とは異なり、成果物は常にデプロイ済みアプリケーションではありません。ソースコードとアプリは、文書、データ、分析、再利用可能なワークフローと並ぶ出力の一種です。
- 作業を起動する: 従業員は Web アプリケーション、エンタープライズチャット、またはメールから作業を開始または再開します。Webhook とスケジュールでも、ブラウザセッションを開かずに作業を開始できます。Cloudflare Access がブラウザセッションを認証し、各非同期チャネルはリクエストを受け付ける前に署名、トークン、または送信者を検証します。
- エージェントワークスペースに到達する: Workers がリクエストをワークスペースエージェントへルーティングします。エージェントは会話履歴、タスク、ファイル、権限、キュー済みイベントを永続状態から復元し、キュレーションされた組織知識を参照します。タスクがモデル推論だけでは足りない場合は、Dynamic Workers または Sandbox コンテナで範囲を限定したコードを実行します。
- ガバナンス付きのモデルとツールを使う: エージェントは承認済みモデルを AI Gateway 経由で、承認済みエンタープライズツールを MCP server portal 経由で呼び出します。どちらの層も、プロバイダーのルーティング、資格情報、ポリシー、ログをワークスペースの外に置きます。
- 成果物を保存する: ワークスペースは結果を永続的な成果物として保存します。従業員はレビュー、AI による継続、共有、エクスポートができます。
Web アプリケーションは主な操作面ですが、エージェントのランタイムではありません。すべてのチャネルが同じステートフルなワークスペースへイベントを送るため、従業員はチャットで作業を始め、Web アプリケーションで確認し、あとから同じエージェント履歴に対して続けられます。
Workers はステートレスのままです。インターフェースを提供し、リクエスト内の ID とワークスペースを使って、適切な Durable Object へルーティングします。
各ワークスペースは、Agents SDK を動かす Durable Object 1 つに対応します。このオブジェクトがワークスペースの永続的な権威です。会話、タスク、スケジュール、同意の決定、イベントキューを所有し、モデル呼び出し、ツール、ファイル、実行を調整します。ブラウザが切断しても、Worker isolate が再起動しても作業は続き、ワークスペースは 1 つのエージェントプロセスを共有せずに独立してスケールします。
ユーザー単位の別 Durable Object が、プロファイル設定、ワークスペースレジストリ、連携、付与を保存します。1 人のユーザーが、それぞれ独立した状態を持つ多数のワークスペースを所有します。
ワークスペースはリソースを調整しますが、すべてを保存するわけではありません。ワークスペースはタスクごとに実行環境を選びます。範囲を限定した Code Mode には Dynamic Workers、フルシェルとビルド環境には Sandbox SDK コンテナ、隔離されたブラウザセッションには Browser Run です。大きなファイルと再利用可能な成果物はバージョン管理されたファイルサービスに置き、共有の付与は成果物のバイト列と分離します。ファイルを移動せずにアクセスを付与または取り消せます。Sandbox のバックアップと共有の組織コンテキストは R2 を使います。利用状況とライフサイクルイベントは Workers Analytics Engine または外部システムを使います。
| 範囲 | Cloudflare のプリミティブ | 責務 | 寿命 |
|---|---|---|---|
| アプリケーション | Workers | UI、API、認証、ルーティング、チャネルの入口 | ステートレスなリクエスト処理 |
| ユーザー | Durable Object | プロファイル、ワークスペースレジストリ、連携、付与、アクティビティ | 永続 |
| ワークスペース | Agents SDK と Durable Object | エージェント状態、イベントキュー、ターンのオーケストレーション | 永続 |
| Code Mode の実行 | Dynamic Worker | 範囲を限定したコードとツールの組み合わせ | 一時的 |
| アクティブな開発環境 | Sandbox SDK コンテナ | シェル、ビルド、プレビュー、コーディングセッション | 必要時に作成 |
| ブラウザセッション | Browser Run | Web ナビゲーション、操作、スクリーンショット、PDF レンダリング | セッション単位 |
| ユーザーファイル | バージョン管理されたファイルサービス | ファイル、保存済み成果物、リビジョン | 永続 |
| スキルとコンテキストライブラリ | 読み取り専用オブジェクトストア（R2） | キュレーションされたスキル、参照コンテキスト、コマンド | 中央で公開 |
| バックアップ | R2 | Sandbox のバックアップ | 永続 |
すべてのモデルリクエストは AI Gateway を通ります。エージェントは、プロバイダー固有のロジックを各ワークスペースに持ち込まずに、異なるプロバイダーのモデルを使えます。AI Gateway はルーティングを適用し、利用状況とコストを追跡し、リクエストログを保存します。
エンタープライズツールは MCP server portal 経由で接続します。ポータルは 1 つのエンドポイントを公開し、Access ポリシーを適用し、利用可能なツールをキュレーションし、ユーザー単位の資格情報をルーティングし、ツールのアクティビティを記録します。管理者はチームごとにポータルを作り、エージェントは組織内の全ツールではなく、その作業向けのツールだけを受け取ります。
ワークスペースは、中央で公開され、すべてのワークスペースで共有される、キュレーション済みの読み取り専用ライブラリを参照します。ライブラリには、エージェントが必要時に読み込む再利用可能なタスクプレイブックであるスキルと、組織がエージェントに使わせたい参照資料であるコンテキストがあります。
スキルはソースごとに層を成します。プラットフォーム提供、組織共有、ワークスペースローカルの順です。チームはデフォルトを拡張または上書きできます。エージェントはスキルを一覧し、タスクが一致したときに 1 つを読み込み、終了後にアンロードします。必要なときまで、指針をモデルコンテキストに入れません。
ライブラリはバージョン管理された読み取り専用ストア経由で公開し、スキルとコンテキストの変更を監査可能かつレビュー可能にします。ライブラリはエージェントから見て読み取り専用で、中央で管理します。
モデル出力、ツール出力、生成コードは信頼しないものとして扱います。制御は生成コードではなく、プラットフォーム境界で適用します。
- ID: ブラウザセッションと MCP ポータル接続には Access を使います。非同期チャネルは、イベントをワークスペースへルーティングする前に検証します。
- 認可: ワークスペースの解決、ターミナルのオープン、成果物の読み取り、プレビューの提供の前に、ユーザー所有権を確認します。
- ツールアクセス: 機微な操作には、MCP server portal のポリシー、ツールの許可リスト、OAuth、付与、同意を使います。
- コードの隔離: 範囲を限定したコードは Dynamic Workers で、本格的な開発ワークロードは Sandbox SDK コンテナで実行します。
- 資格情報の隔離: モデルとツールの資格情報はプラットフォームサービスに置きます。生成コードやモデルコンテキストへは公開しません。
- キュレーションされた入力: スキルとコンテキストは、読み取り専用のバージョン管理ストアへ公開します。ワークスペースは共有ライブラリを変更できません。
- 監査可能性: モデル利用、ツール呼び出し、同意の決定、成果物の共有、実行ライフサイクルイベントを記録します。