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バックプレッシャーは下流の処理能力を上流へ伝播させ、キューの増大を抑え、ローカルAIパイプラインが過負荷で破綻する前にプロデューサーの処理速度を低下させます。

DLQは、繰り返し失敗するイベントをホットパスから除外し、失敗のコンテキストを保持するとともに、意図的な診断と再生を可能にします。

Sagaは、複数サービスにまたがるエージェントのアクションをローカルステップとして調整し、後続の処理が失敗した場合は、制御された順序で補償処理を実行します。

イベントソーシングは、エージェントの判断と状態変更を順序付けられた履歴として記録し、その永続的なイベントから現在のワークフロー状態を導出します。

承認キューは、実行前に提案されたツール呼び出しを保存し、別の意思決定ゲートでその正確なアクションを承認、編集、拒否、または期限切れにできるようにします。

ツールスキーマはエージェントのアクションを制約付きのパラメーター契約に変換し、実行前に不正な形式や範囲外の呼び出しを拒否します。

VADは短い音声フレームをスコアリングして音声区間に変換し、選択した区間のみをローカル音声認識に送信します。

レイアウト解析は、OCRの単語と幾何情報を構造化オブジェクトに変換し、セル、領域、階層、読み取り順序を推定してから、テキストをローカルRAGに取り込みます。