AIとの対話は、もう単なる「質問と回答」の段階を終えようとしています。これまで私たちはChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）に対し、情報を聞いたり、文章を要約させたりしてきました。しかし、それはあくまで「会話」の範疇に留まっていました。 今回ご紹介する OpenClaw は、その壁を突き破り、AIを「チャットボット」から、自ら考え行動する「自律型エージェント」へと進化させる画期的なプラットフォームです。 1. OpenClawとは何か？ OpenClawは、単なるチャットインターフェースではありません。あなたのPCやサーバー上で動作し、ファイルシステム、ブラウザ、ターミナルなどのツールを自在に操ることができる「AIエージェントの作業空間（ワークスペース）」です。 ユーザーの指示を理解し、必要であれば自らファイルを読み書きし、ウェブを検索し、プログラムを実行して結果を検証する。まるで優秀なエンジニアや秘書があなたの隣に座って、リアルタイムでタスクをこなしているかのような体験を提供します。 2. なぜOpenClaw가「ゲームチェンジャー」なのか OpenClawの真の凄さは、その「実行力」にあります。 * リアルな権限: ターミナルコマンドの実行、ブラウザの完全制御、ローカルファイルの操作が可能です。 * ローカルファースト、クラウド強化: あなたのデータは手元に置きつつ、必要に応じてクラウドの強力なモデル（GeminiやClaudeなど）を適材適所で使い分けます。 * 自律的な思考: 複雑なタスクを投げれば、OpenClawはそれを小さなステップに分解し、一つずつ実行・検証しながら完了まで導きます。 3. 無限に広がる「Skill」システム OpenClawは、独自の「Skill」システムによって機能を際限なく拡張できます。Slackでのメッセージ送信、特定のAPIとの連携、複雑なインフラ構築など、特定のタスクに特化した「スキル」を追加することで、あなた専用の最強エージェントを構築することが可能です。 4. パーソナライズと「SOUL（魂）」 OpenClawはあなたのことを忘れません。長期記憶（MEMORY.md）を持ち、あなたの好み、仕事の進め方、過去の決定事項を蓄積していきます。 また、「SOUL」と呼ばれるパーソナリティ設定により、単なる無機質なAI...
――ストリーミング、同時接続、スケールの現実を踏まえた “規模別ベストプラクティス” LLMのAPIは一見「リクエストを投げてレスポンスを受け取る」だけですが、実運用では次の要件が重なります。 **体感速度（TTFT：Time To First Token）**を良くしたい 生成が数秒〜数十秒に及び、 レスポンスが長い **キャンセル（中断）**が必要（コストにも直結） tool-call / progress / usage / error など、 イベントを流したい 同時利用者が増えた時の接続維持コスト （FD/メモリ/LBのidle timeout/再接続嵐） そこで候補に挙がるのが： 通常のHTTPS（リクエスト/レスポンス） SSE（Server-Sent Events：サーバ→クライアントの一方向ストリーム） WebSocket（双方向の常時接続） ※厳密には SSE も HTTPS 上で動きます。ここでは実務上の比較として (A) 通常HTTPS vs (B) HTTPS+SSE vs (C) wss(WebSocket) という意味で扱います。 1. まずは一言でまとめる 方式 一言で言うと LLMで向いている用途 通常HTTPS 「送って、終わったら一回で受け取る」 短い応答 / 最大スループット / 運用が簡単 SSE 「1回送る → サーバがイベント/トークンを流し続ける（片方向）」 トークンストリーミング / 進捗や状態イベント WebSocket 「1本の接続で双方向にメッセージを継続送受信」 セッション型エージェント / リアルタイム双方向 2. LLM通信で重要な評価軸 LLMは “RPS（秒間リクエスト数）” だけ見ても本質を外しやすいです。特に重要なのは： 同時生成（アクティブな待ち） = 流入率 × 平均生成時間 接続維持コスト = 同時接続数 ×（FD/メモリ/バッファ/keepalive） 再接続嵐 （障害・通信揺れ・モバイル切替） キャンセルの実効性 （UIキャンセルが推論停止に直結するか） 3. 機能・運用・性能の比較表 3-1. 機能（UX/プロトコル）観点 項目 通常HTTPS SSE W...