Zed Industries、Rustを用いてAIエージェントのコンテキストを管理するバージョン管理システムを開発

Zed Industriesは、AIエージェントのコンテキストと推論を追跡するために特別に設計された新しいバージョン管理システム「DeltaDB」を発表しました。2026年10月下旬にリリースされたこのインフラストラクチャは、開発者が自律的なコーディングツールと連携する際に会話履歴が失われる問題を解決することを目指しています。本システムはRustと競合のない複製可能データ型（CRDT）を使用し、人間による編集とエージェントによる編集を単一の因果グラフとして統合します。

何が起きたか

2021年にNathan、Max、そして筆者によって設立されたZedコードエディターのチームは、ソフトウェアエージェントとのチームコラボレーションを改善する技術を過去1年間かけて開発してきました。彼らは、エージェントがコード生成を加速させる一方で、重要な思考プロセスが一時的なチャットインターフェースに閉じ込められたり、読みにくいコミットメッセージに圧縮されたりすることが多いことに気づきました。DeltaDBはその解決策として機能し、すべてのコード変更をそれを生み出した会話にリンクすることで、エージェントのコンテキストを持続的な記録として作成します。

DeltaDBにより、ユーザーは任意のコード部分を指して、その背後にある完全な推論を復元できます。人間とエージェントからの変更をリアルタイムでストリーム化し、単調増加する有向非巡回グラフ（DAG）として統合します。このアーキテクチャにより、ソフトウェア決定の背後にあるコンテキストが失われないことが保証され、開発者は人間またはAIによって書かれた特定のコードがなぜそのようになっているのかをクエリできるようになります。

仕組み

コア部分において、DeltaDBはSQLiteにローカルに保存され、有向非巡回グラフを通じてリンクされたCRDTのコレクションです。このグラフ内の各ノード（デルタと呼ばれます）は、変更の最小単位を表します。この設計により、クライアントはオフラインで進捗を作成し、後で同期することが可能になり、ネットワーク障害に対する耐性が確保されます。本システムはEg-walkerのアプローチに類似しており、アクターがスレッドに参加・離脱するにつれて無限に成長する可能性のあるバージョンベクターに依存する代わりに、すべての中間状態を表すためにDAGを使用します。

パフォーマンスを処理するため、システムは最近の状態のスナップショットをキャッシュするためにコピーオンライトB+ツリーを使用します。並行編集を適用したり、履歴をスクラブしたりする際、エンジンは最も近いキャッシュされた祖先まで遡り、必要なデルタのみを再実行します。この方法は、以前の快照からほとんどのノードを再利用し、新しい変更によって触れられたパスのみを修正するため、状態全体を再構築するよりも大幅に高速です。テキスト編集は構造的に定義されており、並行修正中であっても位置を正確に識別できます。

同期はタイムラインを通じて発生し、各クライアントはDAG内の特定のフロンティアを購読します。スレッドが共有されると、WebSocket接続が共通の祖先を見つけることで見逃したデルタを交換します。各スレッドは個別のCloudflare Durable Objectによって管理され、水平スケーリングを可能にする共有なしアーキテクチャを作成します。この設定により、複数のエージェントと人間が従来のGitコミットによる調整を必要とせずに、単一のスレッド内で同時に書き込むことができます。

主要な詳細

• DeltaDBはすべてのデータをSQLiteにローカルに保存し、有向非巡回グラフを使用してCRDTをリンクします。
• システムは一時的なエージェントを処理するために、バージョンベクターの代わりにDAG祖先クエリを採用しています。
• コピーオンライトB+ツリーにより、スナップショットから変更されていないノードを再利用して効率的な状態具体化が可能になります。
• 各エージェントスレッドは独自のCloudflare Durable Objectで実行され、水平スケーリングを可能にします。
• #[derive(Replicate)]というRustマクロにより、複雑な複製構造の作成が簡素化されます。
• タイムラインによりサブエージェントによる並行作業が可能になり、後でメインスレッドにマージできます。

なぜ重要なのか

AI統合ツールを構築するエンジニアにとって、人間の意図とエージェント出力間の状態整合性を管理することは大きな課題です。現在のワークフローでは意思決定のニュアンスが失われることが多く、自動化された変更の監査や理解が困難になります。DeltaDBは、エージェントの会話をバージョン管理における第一級の市民として扱うための実用的なアプローチを示しています。これは二次ログではなく、より信頼性の高いコラボレーションとAI生成コードのデバッグの容易さを可能にします。

RustとCRDTの使用は、応答性とオフライン機能を優先するローカルファーストソフトウェアアーキテクチャへのトレンドを浮き彫りにします。ネットワーク表現を内部状態から分離することで、開発者は強力な整合性保証を維持しながら、瞬時に感じられるシステムを構築できます。このモデルはリアルタイムコラボレーションの摩擦を減らし、チームが互いに働くのと同じくらいシームレスにエージェントと働くことを可能にします。

できること

• 現在のAIツールがコード変更のための会話コンテキストをどのように保存および取得するかを評価してください。
• リアルタイムのコラボレーション機能を構築している場合は、RustのCRDTライブラリを検討してください。
• アプリのオフライン耐性を向上させるために、ローカルファーストのストレージパターンを実装することを検討してください。
• ステートフルでスケーラブルなサーバーレスコンポーネントのためにCloudflare Durable Objectsを調査してください。
• 分散システムにおける競合解決の代替アプローチを理解するために、Eg-walker論文を確認してください。
• エージェントの思考をプレーンテキストログではなく、構造化データオブジェクトにマッピングすることを試みてください。