4月13日、Cloudflareが「Durable Objects in Dynamic Workers: Give each AI-generated app its own database」と題した記事を公開した。この記事では、AIが生成したアプリケーションに独自のデータベースを持たせる新機能「Durable Object Facets」について詳しく紹介されている。以下に、その内容を紹介する。

AIが生成するアプリの持続性という課題

数週間前にCloudflareが発表したDynamic Workersは、Workerコードをオンザフライでセキュアサンドボックスに読み込む機能だ。従来の用途では、AIエージェントが生成した使い捨てのコードを実行することに焦点が当てられていた。

しかし、AIがより持続的なアプリケーションを生成する場合はどうだろうか。カスタムUIを持ち、ユーザーが対話でき、長期保存される状態を持つアプリケーションをAIに構築させたい場合、従来のDynamic Workersだけでは限界があった。

Durable Objectsという解決策の可能性

WorkersプラットフォームにはDurable Objectsという高速ストレージ機能がある。これは一意の名前を持つ特別なWorkerで、グローバルに名前ごとに1つのインスタンスしか存在しない。各インスタンスにはSQLiteデータベースが接続され、これがDurable Objectが実行されるマシンのローカルディスクに存在する。そのため、ストレージアクセスは極めて高速で、ほぼ遅延ゼロを実現している。

しかし、通常のDurable Objectsの利用には複雑な設定プロセスが必要だ：

1. DurableObjectを継承するクラスを作成
2. Workerのメインモジュールからエクスポート
3. Wranglerの設定でストレージを準備
4. Durable Object名前空間バインディングを宣言

これらの手順はDynamic Workersには適用できない。さらに根本的な問題として、エージェントやユーザーに無制限のストレージ利用を許可すべきかという懸念もある。

新機能：Durable Object Facets

この問題を解決するため、CloudflareはDurable Object Facetsをオープンベータで提供開始した。

Facetsの仕組みは以下の通りだ：

• 通常のDurable Object名前空間を作成し、開発者が書いたクラスを指定
• そのクラス内で、エージェントのコードをDynamic Workerとして読み込み、呼び出す
• Dynamic Workerのコードはextends DurableObjectで宣言されたクラスを直接実装・エクスポート可能
• そのクラスを自分のDurable Objectの「ファセット」としてインスタンス化
• ファセットは独自のSQLiteデータベースを取得し、通常のDurable Object storage APIを使用可能

実装例：シンプルなアプリプラットフォーム

以下は、Durable Objectクラスを動的に読み込み実行するアプリプラットフォームの完全な実装例だ：

import { DurableObject } from "cloudflare:workers";

// AIが生成するコードの例（実際には動的に生成される）
const AGENT_CODE = `
  import { DurableObject } from "cloudflare:workers";
  
  // 呼び出し回数を記憶するシンプルなアプリ
  export class App extends DurableObject {
    fetch(request) {
      let counter = this.ctx.storage.kv.get("counter") || 0;
      ++counter;
      this.ctx.storage.kv.put("counter", counter);
      return new Response("You've made " + counter + " requests.\\n");
    }
  }
`;

// AppRunnerは動的アプリケーションの読み込みと
// リクエスト配信を担当するDurable Object
export class AppRunner extends DurableObject {
  async fetch(request) {
    // "app"という名前の子ファセットを取得
    let facet = this.ctx.facets.get("app", async () => {
      // ファセットがまだ開始されていない場合の処理
      let worker = this.#loadDynamicWorker();
      let appClass = worker.getDurableObjectClass("App");
      return { class: appClass };
    });
    
    // ファセットにリクエストを転送
    return await facet.fetch(request);
  }
  
  // アプリの動的コードを設定するRPCメソッド
  setCode(code) {
    this.ctx.storage.kv.put("codeId", crypto.randomUUID());
    this.ctx.storage.kv.put("code", code);
  }
  
  #loadDynamicWorker() {
    let codeId = this.ctx.storage.kv.get("codeId");
    return this.env.LOADER.get(codeId, async () => {
      let code = this.ctx.storage.kv.get("code");
      return {
        compatibilityDate: "2026-04-01",
        mainModule: "worker.js",
        modules: { "worker.js": code },
        globalOutbound: null,  // ネットワークアクセスをブロック
      }
    });
  }
}

この実装では、AppRunnerの各インスタンスが2つのSQLiteデータベースを持つ1つのDurable Objectとして構成される。親（AppRunner自体）用と、ファセット（App）用のデータベースが分離され、アプリケーションは自分のデータベースのみにアクセス可能だ。

業界への影響

Durable Object Facetsは、AIが生成するアプリケーションの実行環境に新たな可能性をもたらす。従来は一時的な処理に限定されがちだったAI生成コードに、持続的な状態管理と高速なローカルストレージを組み合わせることで、より実用的なアプリケーション開発が可能になる。

特に注目すべきは、開発者が監督者（supervisor）として適切な制御を維持しながら、AIに柔軟なアプリケーション構築を委ねられる点だ。ログ記録、メトリクス、課金制御などの「運用ロジック」を保持しつつ、創造的な部分をAIに任せるという役割分担が実現される。

FacetsはDynamic Workersの機能として、Workers有料プランユーザー向けにベータ版で即座に利用可能だ。

詳細はDurable Objects in Dynamic Workers: Give each AI-generated app its own databaseを参照していただきたい。