■ **概要** マイクロサービスのようにAIエージェントを定義・実行・管理する統合バックエンド；単一リクエストから数千のエージェント並列実行を自動化 ■ **特徴・用途** - エージェント定義がAPI形式で宣言的、キューイング・リトライ・分散トレースが組み込まれ、本番運用の可視性が確保される - 複数エージェントの並列・連鎖実行をダイアグラム的に定義でき、マルチエージェント推論のスケーラビリティ問題（分岐爆発・タイムアウト・状態追跡）を構造的に解決 - 金融リスク分析・カスタマーサポート自動振分け・並列リサーチなど、意思決定の並列化が必要な領域が主用途 ■ **結論** LLMエージェント本番化の「運用ギャップ」（デバッグ可能性・スケール制御・障害復旧）を填める実装、既存microservice/serverlessパイプラインとの統合を前提とした設計が強み。