Agentメッセージバスの誕生：16のAI Agentの通信インフラ

AI Agentが3個から16個に増えると、通信問題は「後回し」にできなくなります。

なぜメッセージバスが必要か

OpenClawの内蔵agentToAgent通信には致命的制限：同一Gatewayインスタンス内でしか通信できない。main agentが別マシンのlearning agentにメッセージを送ると即エラー。

Telegramグループでの中継やRedis Pub/Subも検討しましたが、前者はフォーマット制御不可、後者はオーバースペック。

最終的に軽量メッセージバスを自作。要件：HTTP API、マルチAgent登録、メッセージ永続化、十分にシンプル。

技術選定：Flask + SQLite

FlaskはPython生態系で最も慣れている軽量フレームワーク。SQLiteは追加サービス不要、単一ファイル、バックアップ簡単。T440（192.168.x.x:8091）にデプロイ。

API設計

6つのエンドポイント：

• POST /send — メッセージ送信（宛先指定またはブロードキャスト）
• GET /inbox — 受信箱（未読フィルター対応）
• GET /history — 履歴（時間範囲クエリ対応）
• POST /ack — 既読マーク
• GET /agents — 登録Agent一覧
• GET /stats — システム統計

主要機能

ブロードキャスト：toフィールド未指定で全登録Agentに配信。返信チェーン：reply_toで会話コンテキストを追跡。優先度：normal/high/urgentの3段階。既読通知：ackで処理確認。

踏んだ罠

• SQLite並列処理：journal_mode=WALで解決
• メッセージ蓄積：7日超の既読メッセージを自動アーカイブ
• 心拍検知：5分間活動なしでofflineマーク、オンライン復帰時に未読を自動プッシュ

所感

AI Agentの価値は単体の強さではなく、効率的な協働にある。 Flask + SQLiteは「原始的」に見えますが、内部ネットワークで十数個のAgentには十分。問題を解決する最小のソリューションが最良のソリューションです。