Inquir
Inquir · コーディング · ビジネス
InquirはAIエージェントとLLMアプリ向けのサーバーレス基盤で、関数、APIゲートウェイ、パイプライン、マネージドデータベースを1つのデプロイ工程にまとめます。
Inquir について
About
Inquirとは
Inquirは、コンテナ、関数、パイプラインをサービスの形にするクラウド基盤です。プラットフォームチームがなくても運用できます。Dockerfileかコードの一部を持ち込めば、ビルド、リリース、ルーティングはInquirが担います。同じアカウントでWebhookやスケジュール実行向けのサーバーレス関数も動かせるので、長時間動くエージェントのサービスと、その周りにある小さな起動役が同じワークスペースに収まります。
AIアプリを作るチームにとっての魅力は、サービスを囲むインフラにあります。長時間動くエージェントにはWebSocket、ストリーミング、状態を置く場所が要ります。Inquirはコンテナアプリの隣にマネージドのPostgresとRedisを並べ、接続URLをプライベートネットワーク経由でサービスの変数に渡します。エージェントを呼ぶ関数とパイプラインが隣にあるため、プロジェクトの最初の1週間を食いがちなつなぎ作業が減ります。
制約は現実的です。無料プランは需要が高いと登録を止めるので、利用可否は容量次第です。有料プランは機能ごとではなくアカウントごとに資源を計測し、基盤は小さな製品と成長中のチームを狙い、大規模な企業資産は対象外です。独自モデルは付かないので、AIキーは自分で用意します。
はじめかた
- inquir.orgでアカウントを作り、コンソールを開きます。
- Dockerfileを書くか、サーバーレス関数の既定ハンドラをそのまま使います。
- CLIでデプロイし、ヘルスチェックが通ったらリリースを昇格し、データベースを接続します。
- 主要サービスに供給するWebhookとスケジュール用に関数かパイプラインを足します。
AIツール情報
Inquirの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- AIエージェントを出荷する開発者：長時間動くエージェントサーバーにWebSocket、ストリーミング、記憶用のRedisを添えた構成は、基盤の主要な用途に合います。
- プラットフォーム担当のいない小規模な製品チーム：ビルド、リリース、ルーティング、切り戻しは基盤が担うので、誰もクラスタを運用しません。
- 関数とコンテナを同じ場所で使いたいバックエンドエンジニア：Webhook、スケジュール実行、中核サービスが1つのワークスペースと1本のCLIを共有します。
タスク
- コンテナアプリをデプロイする：Dockerfileか既存イメージからビルドし、ヘルスチェックの後にトラフィックを流し、ポインタの切り替えで切り戻します。
- バックグラウンド処理をスケジュールで動かす：関数はタイマーかパイプラインの手順として動き、分岐と再試行を最初から最後まで追えます。
- プライベートネットワークでデータベースを接続する：テンプレートからPostgresかRedisを付け、サービスの変数で接続URLを読み取ります。
シーン
- AIエージェントのバックエンドを立ち上げる：WebSocket、ストリーミング、本番限定のシークレット、記憶用のRedisを1つのワークスペースに配線します。
- 副業プロジェクトの自前クラスタを置き換える：コンテナ1つ、コマンド1つ、URL1つで、プラットフォームチームは不要です。
- Webhookを耐久性のあるサービスにつなぐ：サーバーレス関数がリクエストを受け、処理を温かいコンテナに渡します。
主な機能
ヘルスチェックを関門にしたコンテナアプリのリリース
API、サイト、ワーカーをDockerfileかイメージからデプロイします。各リリースは不変のイメージダイジェストで、稼働中のものの隣で起動し、プレビューURLでヘルスチェックが通って初めてトラフィックをさばきます。好きなときに昇格でき、健全になった時点で自動昇格させることもできます。戻すのはポインタの切り替えで、再ビルドではありません。
起動役とWebhookのためのサーバーレス関数
関数はHTTPリクエスト、Webhook、パイプラインの手順でNode.js、Python、Goのコードを実行します。APIハンドラ、連携、常駐させたくないバックグラウンド処理に向きます。温かいコンテナは稼働中のインスタンスを再利用してコールドスタートを避け、10分のアイドル後に停止して資源を解放します。
パイプラインとスケジュール実行
パイプラインは関数呼び出しをスケジュールで走らせるか、多段の処理につなぎます。分岐と再試行を足し、各手順を入力から結果まで追えます。アラートと人手の確認手順は、フローが進む前に誰かが出力を確かめる必要がある実行を担います。
プライベートネットワークとマネージドデータベース
各アプリは、そのワークスペースだけが到達できる固定の内部アドレスを得ます。公開ドメインは任意です。PostgresとRedisはテンプレートから用意され、永続ボリューム、プライベートTCP端点、接続URLが付きます。データベースをサービスに接続すると、URLがその変数に入ります。ボリュームは6時間ごとにスナップショットされ、必要時に復元できます。
自動TLS付きの独自ドメイン
自分のホスト名を結び付け、TXTレコードで所有を証明すると、基盤が自動証明書でルーティングします。WebSocketとサーバー送信イベントはプロキシをそのまま通り、これはストリーミングのエージェントに必要なことです。
CLI、コンソール、ランタイム
CLIでビルドとリリースを行い、ログを流し、ダッシュボードから稼働中リリースにシェルで入ります。ヘルスチェック、レプリカ、メモリ、CPUはリリース設定で、YAMLではありません。基盤はNode.js、Python、Goのランタイムを備え、ONNXに書き出した機械学習モデルも実行できます。
メリットとデメリット
メリット
- ビルド、リリース、ルーティング、切り戻しを担うので、小さなチームがクラスタを運用せずにサービスを出荷できます。
- 関数、コンテナ、パイプラインを1つのワークスペースにまとめ、エージェントと起動役の間のつなぎを一か所に保ちます。
- マネージドのPostgresとRedisがプライベート端点とサービスの接続URL付きで届きます。
- 切り戻しはポインタの切り替えで、失敗したリリースは回り続けずに理由を伝えます。
デメリット
- 無料プランは需要が高いと登録を止めるので、新規利用は保証されません。
- 有料プランの料金と資源上限は公開ページではなくアカウントのカタログにあります。
- 小さな製品と成長中のチームを狙うので、非常に大きな企業は個別のEnterprise条件が要ります。
- 独自モデルも独自検索エンジンも付かないので、AIキーとデータ基盤は自分で用意します。
よくある質問
InquirはアプリとAIエージェントのバックエンドをクラウドで動かすために使います。コンテナかサーバーレス関数をデプロイし、マネージドデータベースを接続し、スケジュールか多段の処理にパイプラインを足します。すべて1つのワークスペースと1本のCLIから行えます。
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