Trigger.dev chat agent

Trigger.dev chat agentは、リフレッシュやクラッシュ、長時間の会話も維持できる、開発者向けの耐久性あるAIチャットバックエンドです。AI SDKのuseChatに対応し、ターンにタイムアウトがありません。

概要

Trigger.dev chat agentは、ターン、リフレッシュ、クラッシュをまたいで継続するステートフルな会話を構築するための耐久性ある AI チャットバックエンドです。各会話はタイムアウトのないマシン上で実行され、アイドル時にはスリープし、新しいメッセージが届くと起動するため、別々のリクエスト層、キュー層、キャッシュ層を管理しなくてもエージェントの状態を保持できます。

この製品は AI SDK を使う開発者ワークフロー向けに作られています。更新履歴の例では `streamText` を返す `chat.agent()` タスクが示されており、バックエンドのドキュメントでは `chat.agent()`、`chat.createSession()`、および raw-primitives アプローチのいずれでも同じ wire protocol が使えると説明されています。Trigger.dev Cloud の料金ページには、managed infrastructure、使用量ベースの compute、そして有料プランと並ぶ Free プランも示されています。

コア機能

状態を持つ会話ランタイム

単一の HTTP リクエストではなく、状態を持つマシンに会話を紐づけるため、エージェントはその都度データベースで状態を再構築しなくても、ターンをまたいで一時停止と再開ができます。

フロントエンドからバックエンドへの接続

AI SDK と `useChat` を通じてレスポンスを直接ストリーミングし、フロントエンドとチャットバックエンドの間に API ルートを必要としません。

耐久実行とストリーム復旧

タイムアウトのない長時間ターン、永続的なストリーム、クラッシュ復旧をサポートし、中断されたチャットは次のメッセージで再開できます。

会話スコープのメモリ

会話の期間中、メモリ上の状態を保持するため、ターンをまたいで保持する必要があるキャッシュ、変数、サブエージェントに役立ちます。

エージェント実行の可観測性

組み込みのトレーシング、メトリクス、コスト・トークン・レイテンシの可視化のための AI メトリクスダッシュボードが含まれます。

構成可能なマシンサイズ

micro 以上のマシンプリセットを提供し、専用の CPU、メモリ、ディスクに加えて、エージェントごとにサイズを選択したり、会話ごとに上書きしたりできます。

実用的なユースケース

長寿命の顧客チャットやアシスタントチャット
会話が durable なマシン上で保持されるため、状態を失わずに切断して後で戻れるチャット UI を作りたいときに `chat.agent()` を使います。
ゆっくり進む多段階エージェントワークフロー
複数ステップのワークフロー、停止シグナル、サブエージェントを含むような、通常のサーバーリクエストより時間がかかる可能性のあるツール中心のエージェントに、このバックエンドを使います。
AI SDK のチャットインターフェース
すでに `useChat` を中心に構築されたフロントエンドがあり、それを Trigger.dev に支えられた会話に直接接続したい場合に、AI SDK 連携を使います。
状態を持つ会話メモリ
ターン間では保持されるが、新しい会話やクラッシュ復旧でリセットされるべきキャッシュや中間データのために会話スコープのメモリが必要な場合に、このランタイムを使います。
カスタムバックエンド制御
デフォルトのエージェントフローを超えて、ターンコード、永続化、テレメトリ、またはカスタムストリーム変換を手動で制御する必要がある場合に、より低レベルのバックエンドオプションを使います。

Pros and Cons

Pros

raw primitives やカスタムストリーム変換など、最も高度な制御パスでは、最上位の `chat.agent()` API から先へ進む必要があります。
耐久モデルは Trigger.dev の managed workers とチャット専用ランタイムを前提としているため、単純なステートレスエンドポイントを求めるチームはアーキテクチャを調整する必要がある場合があります。
大規模利用時の料金には compute 時間と run ごとの呼び出しコストの両方が含まれる場合があるため、利用計画が重要です。

Cons

更新、クラッシュ、長い待機時間をまたいでも会話の識別情報を失わない必要があるチャット向けに設計されています。
ターンにタイムアウトがないため、遅いモデル呼び出し、ツールチェーン、考える時間が必要なサブエージェントに適しています。
AI SDK と統合でき、`useChat` に直接ストリーミングできるため、バックエンドの接続用コードを減らせます。
ターンをまたいだデバッグとコスト追跡のための組み込み可観測性を提供します。
プロジェクトでより多くの制御が必要な場合に、高レベルの `chat.agent()` から低レベルのプリミティブへ段階的に移行できます。

FAQ

chat.agent() は何に使いますか？

これは、耐久性のある `chat.agent()` タスクを中心に構築された Trigger.dev の AI チャットバックエンドです。会話はタイムアウトのないマシン上で実行され、フロントエンドは間に API ルートを挟まずに AI SDK の `useChat` フローで接続できます。

基本的なチャット設定はどのように動作しますか？

更新履歴では、`chat.agent()` がタスクの `run` 関数から `streamText` の結果を返す例が示されており、バックエンドのドキュメントでは、メッセージの蓄積、停止シグナル、ターンのライフサイクル、オートパイピングを自動で処理すると説明されています。

chat.agent() はリフレッシュやクラッシュの後に復旧しますか？

発表では、会話の状態はリフレッシュやクラッシュをまたいで維持できるとされており、バックエンドのドキュメントでは `chat.agent()` の新しい実行時に自動継続復旧が行われると説明されています。

Trigger.dev の料金体系はどのようになっていますか？

Trigger.dev の料金は段階制です。Free プラン、Hobby プラン、Pro プラン、そしてカスタム価格の Enterprise プランがあります。料金ページには、使用量ベースの compute と run ごとの呼び出し料金も表示されています。

Trigger.dev はセルフホストできますか？

料金ページには Trigger.dev はセルフホスト可能と記載されており、更新履歴では chat.agent が managed infrastructure 上で動作する一方、基盤となるマシンは実際の Linux マシンであると説明されています。

Quick Facts

カテゴリー: 開発者ツール / AI チャット
製品: Trigger.dev chat agent
プラットフォーム: セルフホスティング対応の managed cloud
主な利用者: 耐久性のある AI チャットとエージェントのワークフローを構築する開発者
Webサイト: trigger.dev
料金モデル: 無料プランと有料プラン、使用量ベースの compute と run 料金