Kiro Crew のアーキテクチャから学ぶ、永続型 AI エージェント基盤の設計

永続型AIエージェント基盤「Kiro Crew」のアーキテクチャを解説。セッションを跨いでコンテキストを記憶し、スケジュールに基づき作業を継続できる。エージェントランタイム、セッション管理、永続メモリ等を備えた常駐型ワークスペース。

• オープンソース開発ワークスペース「Kiro Crew」は、セッションを跨いでコンテキストを記憶し、継続的に作業できる永続型AIエージェント基盤です。
• Kiro CLIをエージェントランタイムとし、セッション管理、永続メモリ、スケジューラーなどの機能を加えた常駐型ワークスペースとして設計されています。
• アーキテクチャは、Kiro CLI（LLM接続、エージェントループ）、Agent Config（エージェント定義）、Kiro Crew（セッション管理、永続化）の3レイヤーで構成されます。
• Pythonのasyncioとaiohttpで実装されたGatewayが中心となり、Dashboard API、チャネル入力、セッションライフサイクルなどを調整します。
• Gatewayはイベントループをブロックしないよう、重い処理をWorker Threadへオフロードし、複数の論理セッションを効率的に管理する仕組みを持っています。