> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.shannon.run/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # イベントタイプ > Shannonイベントタイプリファレンス ## 概要 Shannonは、タスク実行の可視性を提供するために、Server-Sent Events (SSE)を介して**リアルタイムイベント**を発信します。この文書では、プラットフォームによって実際に発信される**35種類のイベント**、その構造、および発生タイミングをカタログ化しています。 イベントは以下を提供します： * **リアルタイムの進捗** - タスク実行をリアルタイムで追跡 * **デバッグの洞察** - LLMプロンプト、ツール呼び出し、エージェントの推論 * **コスト監視** - トークン使用量とコストをリアルタイムで追跡 * **マルチエージェントの調整** - チーム形成とコラボレーションの観察 * **エラー回復** - エラー処理と回復の試みを監視 ## イベント構造 すべてのイベントはこの基本構造に従います： ```json theme={null} { "workflow_id": "wf-550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000", "type": "AGENT_THINKING", "agent_id": "agent-001", "message": "タスクの複雑さを分析中...", "timestamp": "2024-10-27T10:00:00Z", "seq": 42, "stream_id": "stream-abc123", "payload": {} } ``` ### 基本フィールド | フィールド | 型 | 説明 | | ------------- | -------- | -------------------------------------------- | | `workflow_id` | string | ユニークなタスク/ワークフロー識別子 | | `type` | string | イベントタイプ（下記のカタログを参照） | | `agent_id` | string | イベントを発信したエージェント | | `message` | string | 人間が読めるイベントの説明 | | `timestamp` | ISO 8601 | イベントが発生した時刻 | | `seq` | integer | 順序付けのためのシーケンス番号 | | `stream_id` | string | 再接続用のストリーム識別子 | | `payload` | object | イベント固有のペイロード（オプション；JSONでは`payload`としてシリアライズ） | *** ## イベントカテゴリ イベントは論理的なカテゴリに整理されています： 1. **ワークフローイベント** - タスクライフサイクル 2. **エージェントイベント** - エージェントの実行 3. **ツールイベント** - ツールの呼び出し 4. **パターンイベント** - 認知パターンの実行 5. **チームイベント** - マルチエージェントの調整 6. **LLMイベント** - 言語モデルとのインタラクション 7. **進捗イベント** - タスクの進捗とステータス 8. **システムイベント** - エラーとシステム状態 *** ## イベントタイプのクイックリファレンス Shannonによって発信されるイベントタイプの権威あるリスト： | イベントタイプ | カテゴリ | 説明 | | -------------------------- | ---------------- | --------------------------------------- | | `WORKFLOW_STARTED` | Workflow | タスクの実行が開始される | | `WORKFLOW_COMPLETED` | Workflow | タスクが正常に完了する | | `WORKFLOW_PAUSING` | Workflow control | 一時停止が要求され、ワークフローが一時停止の準備をしている | | `WORKFLOW_PAUSED` | Workflow control | チェックポイントでワークフローが一時停止 | | `WORKFLOW_RESUMED` | Workflow control | 一時停止後にワークフローが再開 | | `WORKFLOW_CANCELLING` | Workflow control | キャンセルが要求され、ワークフローが終了の準備をしている | | `WORKFLOW_CANCELLED` | Workflow control | チェックポイントでワークフローがキャンセル | | `AGENT_STARTED` | Agent | エージェントが処理を開始 | | `AGENT_THINKING` | Agent | エージェントの推論/計画 | | `AGENT_COMPLETED` | Agent | エージェントが正常に完了 | | `TOOL_INVOKED` | Tool | ツールが呼び出される | | `TOOL_OBSERVATION` | Tool | エージェントがツールの結果を観察 | | `TEAM_RECRUITED` | Team | マルチエージェントチームが編成 | | `TEAM_RETIRED` | Team | チームが解散 | | `TEAM_STATUS` | Team | チーム調整の更新 | | `DEPENDENCY_SATISFIED` | Team | 依存関係が解決 | | `MESSAGE_SENT` | Message | エージェントがメッセージを送信 | | `MESSAGE_RECEIVED` | Message | エージェントがメッセージを受信 | | `LLM_PROMPT` | LLM | LLMに送信されたプロンプト | | `LLM_PARTIAL` | LLM | 増分的なLLM出力 | | `LLM_OUTPUT` | LLM | 最終的なLLM出力 | | `PROGRESS` | Progress | 一般的な進捗更新 | | `DATA_PROCESSING` | Progress | データの処理/分析 | | `WAITING` | Progress | リソースを待機中 | | `ERROR_OCCURRED` | System | エラーが発生 | | `ERROR_RECOVERY` | System | エラー回復の試み | | `APPROVAL_REQUESTED` | System | 人間の承認が必要 | | `APPROVAL_DECISION` | System | 承認の決定がなされた | | `WORKSPACE_UPDATED` | System | メモリ/コンテキストが更新 | | `ROLE_ASSIGNED` | System | エージェントの役割が割り当てられた | | `STATUS_UPDATE` | System | 一般的なステータス更新 | | `BUDGET_THRESHOLD` | System/Progress | タスクの予算警告閾値に達した | | `THREAD_MESSAGE_DELTA` | Stream | インクリメンタルメッセージコンテンツチャンク | | `THREAD_MESSAGE_COMPLETED` | Stream | メッセージコンテンツが完全に配信された | | `STREAM_END` | Stream | ストリームの明示的な終了信号（このワークフローのイベントはこれ以上ありません） | **合計**: 35種類のイベントタイプ 注：`WORKFLOW_FAILED`、`TASK_COMPLETED`、`TOOL_COMPLETED`、`TOOL_FAILED`、および`BUDGET_UPDATE`などのイベントはストリーミングAPIによって発信されません。失敗は`ERROR_OCCURRED`を介して表示され、完了は`WORKFLOW_COMPLETED`で示されます。`STREAM_END`は、ストリーミングが終了した際のライフサイクル信号として発信されます。 *** ## ワークフローイベント 全体のタスクワークフローに関連するイベント。 ### WORKFLOW\_STARTED **発信タイミング**: タスクの実行が開始されたとき **データ**: ```json theme={null} { "type": "WORKFLOW_STARTED", "message": "ワークフローが開始されました", "data": { "query": "Q4の売上データを分析", "mode": "STANDARD", "session_id": "sess-123", "estimated_complexity": 0.75 } } ``` **フィールド**: * `query`: 元のタスククエリ * `mode`: 実行モード (SIMPLE, STANDARD, COMPLEX) * `session_id`: セッション識別子 * `estimated_complexity`: 複雑さスコア (0.0-1.0) *** ### WORKFLOW\_COMPLETED **発生**: タスクが正常に完了したとき **データ**: ```json theme={null} { "type": "WORKFLOW_COMPLETED", "message": "Workflow completed successfully", "data": { "result": "Analysis complete. Key findings: ...", "duration_ms": 45000, "total_tokens": 5420, "total_cost_usd": 0.0814, "agents_used": 3, "tools_invoked": 7 } } ``` **フィールド**: * `result`: 最終タスク結果 * `duration_ms`: 総実行時間 * `total_tokens`: 累積トークン使用量 * `total_cost_usd`: 総コスト * `agents_used`: 呼び出されたエージェントの数 * `tools_invoked`: 呼び出されたツールの数 *** ## 選択された例 ### AGENT\_THINKING ```json theme={null} { "type": "AGENT_THINKING", "agent_id": "researcher", "message": "Analyzing data structure...", "timestamp": "2025-01-20T10:00:02Z" } ``` ### TOOL\_INVOKED / TOOL\_OBSERVATION ```json theme={null} { "type": "TOOL_INVOKED", "message": "web_search: q=\"LLM caching\"" } { "type": "TOOL_OBSERVATION", "message": "web_search: 12 results" } ``` ### LLM\_OUTPUT ```json theme={null} { "type": "LLM_OUTPUT", "message": "Final summary of findings..." } ``` ### ERROR\_OCCURRED ```json theme={null} { "type": "ERROR_OCCURRED", "message": "Provider rate limit exceeded", "data": { "error": "RATE_LIMIT", "retry_after": 30 } } ``` ### APPROVAL\_REQUESTED ```json theme={null} { "type": "APPROVAL_REQUESTED", "message": "Delete temporary files older than 30 days?", "data": { "approval_id": "appr-456" } } ``` **一般的なエラータイプ**: * `BUDGET_EXCEEDED` - コスト/トークン制限に達した * `TIMEOUT` - 実行タイムアウト * `TOOL_EXECUTION_FAILED` - ツールエラー * `LLM_ERROR` - LLMプロバイダーエラー * `INVALID_INPUT` - 不正なリクエスト *** ## エージェントイベント 個々のエージェント実行に関連するイベント。 ### AGENT\_STARTED **発生**: エージェントが処理を開始したとき **データ**: ```json theme={null} { "type": "AGENT_STARTED", "agent_id": "data-analyst", "message": "Agent started", "data": { "role": "data-analyst", "subtask": "Analyze revenue trends", "tools_available": ["csv_loader", "pandas", "matplotlib"] } } ``` *** ### AGENT\_THINKING **発生**: エージェントが推論/処理中（最も頻繁なイベント） **データ**: ```json theme={null} { "type": "AGENT_THINKING", "agent_id": "data-analyst", "message": "Analyzing data structure...", "data": { "thought": "I need to first load the CSV and examine column types", "next_action": "invoke_tool", "confidence": 0.85 } } ``` **使用法**: ユーザーへの進捗インジケーターとして表示 *** ### AGENT\_COMPLETED **発生**: エージェントがサブタスクを完了したとき **データ**: ```json theme={null} { "type": "AGENT_COMPLETED", "agent_id": "data-analyst", "message": "Agent completed successfully", "data": { "result": "Revenue increased 15% YoY", "tokens_used": 1200, "cost_usd": 0.018, "duration_ms": 8000 } } ``` *** ### AGENT\_FAILED **発生**: エージェントがエラーに遭遇したとき **データ**: ```json theme={null} { "type": "AGENT_FAILED", "agent_id": "data-analyst", "message": "Agent failed: Tool execution error", "data": { "error": "TOOL_EXECUTION_FAILED", "error_message": "CSV file not found", "recoverable": true } } ``` *** ## ツールイベント ツール呼び出しに関連するイベント。 ### TOOL\_INVOKED **発生**: ツールが呼び出されたとき **データ**: ```json theme={null} { "type": "TOOL_INVOKED", "message": "Invoking tool: csv_loader", "data": { "tool_name": "csv_loader", "tool_args": { "file_path": "sales_q4.csv" }, "timeout_seconds": 30 } } ``` *** ### TOOL\_OBSERVATION **発生**: エージェントがツールの結果を観察したとき **データ**: ```json theme={null} { "type": "TOOL_OBSERVATION", "message": "Tool result: csv_loader", "data": { "tool_name": "csv_loader", "result": { "rows": 15000, "columns": 12, "sample": ["date", "product", "revenue", "..."] }, "duration_ms": 450, "truncated": false } } ``` **フィールド**: * `tool_name`: 呼び出されたツールの名前 * `result`: ツール出力（構造化データまたはテキスト） * `duration_ms`: ツール実行時間 * `truncated`: 結果が切り捨てられたかどうか（2000文字を超える場合はtrue） **注意**: 大きなツール結果は、ストリーミング接続を圧倒しないようにUTF-8安全で2000文字に自動的に切り捨てられます。`truncated`フィールドは、これが発生したかどうかを示します。完全な結果は常にタスク完了レスポンスで利用可能です。 *** *** ## パターンイベント パターン選択および分解イベントは公開ストリーミングスキーマの一部ではなく、簡潔さのために省略されています。 *** ## チームイベント 複数のエージェントのチーム調整と管理。 ### TEAM\_RECRUITED **発生**: エージェントのチームが実行のために編成されたとき **データ**: ```json theme={null} { "type": "TEAM_RECRUITED", "message": "Team recruited: 3 agents", "data": { "team_size": 3, "agents": [ { "agent_id": "data-analyst", "role": "analyst", "capabilities": ["data_loading", "analysis"] }, { "agent_id": "visualizer", "role": "visualization", "capabilities": ["charts", "graphs"] }, { "agent_id": "writer", "role": "report_generation", "capabilities": ["summarization", "writing"] } ] } } ``` ### TEAM\_RETIRED **発生**: タスク完了後にチームが解散されたとき **データ**: ```json theme={null} { "type": "TEAM_RETIRED", "message": "Team retired after task completion", "data": { "team_size": 3, "duration_ms": 45000, "total_tokens": 8000, "reason": "task_completed" } } ``` *** ### TEAM\_STATUS **発生**: マルチエージェントチームの調整に関する定期的な更新 **データ**: ```json theme={null} { "type": "TEAM_STATUS", "message": "Team progress update", "data": { "active_agents": 2, "idle_agents": 1, "tasks_completed": 5, "tasks_remaining": 3, "coordination_mode": "parallel" } } ``` *** ### DEPENDENCY\_SATISFIED **発生**: タスクの依存関係が解決され、実行が進められるとき **データ**: ```json theme={null} { "type": "DEPENDENCY_SATISFIED", "message": "Dependencies satisfied for subtask-3", "data": { "subtask_id": "subtask-3", "satisfied_dependencies": ["subtask-1", "subtask-2"], "can_proceed": true } } ``` *** ## メッセージイベント エージェント間の通信。 ### MESSAGE\_SENT **発生**: エージェントが別のエージェントにメッセージを送信 **データ**: ```json theme={null} { "type": "MESSAGE_SENT", "agent_id": "supervisor", "message": "Message sent to data-analyst", "data": { "to": "data-analyst", "content": "Please analyze revenue trends", "message_type": "DELEGATION" } } ``` *** ### MESSAGE\_RECEIVED **発生**: エージェントがメッセージを受信 **データ**: ```json theme={null} { "type": "MESSAGE_RECEIVED", "agent_id": "data-analyst", "message": "Message received from supervisor", "data": { "from": "supervisor", "content": "Please analyze revenue trends", "acknowledged": true } } ``` *** ## LLMイベント デバッグと監視のための言語モデルのインタラクションイベント。 ### LLM\_PROMPT **発生**: プロンプトがLLMに送信されたとき（プライバシーのためにサニタイズ済み） **データ**: ```json theme={null} { "type": "LLM_PROMPT", "message": "Sending prompt to LLM", "data": { "model": "gpt-5", "prompt_length": 1200, "max_tokens": 2000, "temperature": 0.7, "sanitized_prompt": "Analyze the provided data..." } } ``` *** ### LLM\_PARTIAL **発生**: ストリーミング中のLLM出力のインクリメンタルチャンク **データ**: ```json theme={null} { "type": "LLM_PARTIAL", "message": "Received partial LLM output", "data": { "chunk": "Based on the analysis", "chunk_index": 5, "total_tokens_so_far": 50 } } ``` *** ### LLM\_OUTPUT **発生**: ステップの最終LLM出力 **データ**: ```json theme={null} { "type": "LLM_OUTPUT", "message": "LLM output complete", "data": { "output": "Analysis complete. Revenue increased 15% YoY...", "model": "gpt-5", "provider": "openai", "usage": { "total_tokens": 350, "input_tokens": 200, "output_tokens": 150 }, "cost_usd": 0.0105, "duration_ms": 2000 } } ``` **フィールド**: * `output`: 完全なLLM応答テキスト * `model`: 使用されたモデル（正式名称） * `provider`: LLMプロバイダー（openai, anthropic, google, xaiなど） * `usage`: OpenAI互換の使用オブジェクトを含む: * `total_tokens`: 総トークン（入力 + 出力） * `input_tokens`: 入力/プロンプトトークン * `output_tokens`: 生成されたトークン * `cost_usd`: USDでの推定コスト * `duration_ms`: リクエストの所要時間（ミリ秒） **注意**: 使用メタデータはOpenAIの標準フォーマットに従い、OpenAI、Anthropic、Google、Groq、xAI、OpenAI互換のエンドポイントを含むすべてのプロバイダーで利用可能です。`usage`オブジェクトの構造は、シームレスな統合のためにOpenAIのストリーミング応答フォーマットに一致します。OpenAI SDKでShannonを使用する方法の詳細については、[OpenAI互換API](/ja/api/rest/openai-compatible)を参照してください。 *** ### TOOL\_OBSERVATION **発生**: エージェントによるツール結果の観察 **データ**: ```json theme={null} { "type": "TOOL_OBSERVATION", "message": "Agent observed tool result", "data": { "tool_name": "web_search", "observation": "Found 10 relevant results about AI trends", "relevance_score": 0.85 } } ``` *** ## 進捗イベント ユーザーのフィードバックのためのタスクの進捗とステータスの更新。 ### PROGRESS **発生**: 実行中の一般的な進捗更新 **データ**: ```json theme={null} { "type": "PROGRESS", "message": "Progress: 60% complete", "data": { "percentage": 60, "current_step": 3, "total_steps": 5, "current_task": "Generating visualizations" } } ``` *** ### DATA\_PROCESSING **発生**: エージェントがデータを処理または分析中 **データ**: ```json theme={null} { "type": "DATA_PROCESSING", "message": "Processing sales data", "data": { "operation": "data_analysis", "records_processed": 15000, "total_records": 15000, "processing_stage": "aggregation" } } ``` *** ### WAITING **発生**: エージェントがリソースまたは応答を待機中 **データ**: ```json theme={null} { "type": "WAITING", "message": "Waiting for dependencies", "data": { "waiting_for": "subtask-2", "wait_reason": "dependency_not_satisfied", "estimated_wait_seconds": 10 } } ``` *** ## システムイベント システムレベルのイベントとエラー。 ### ERROR\_OCCURRED **発生**: 実行中のシステムエラー **データ**: ```json theme={null} { "type": "ERROR_OCCURRED", "message": "Database connection failed", "data": { "error_type": "DATABASE_ERROR", "error_message": "Connection timeout", "recoverable": true, "retry_count": 2, "max_retries": 3 } } ``` *** ### ERROR\_RECOVERY **発生**: システムがエラーから回復中 **データ**: ```json theme={null} { "type": "ERROR_RECOVERY", "message": "データベース接続エラーから回復中", "data": { "error_type": "DATABASE_ERROR", "recovery_action": "retry_connection", "attempt": 2, "max_attempts": 3, "success": true } } ``` *** ### APPROVAL\_REQUESTED **発生**: 続行するために人間の承認が必要 **データ**: ```json theme={null} { "type": "APPROVAL_REQUESTED", "message": "ファイルシステムアクセスの承認を要求", "data": { "approval_id": "appr-123", "tool_name": "file_system", "operation": "write", "risk_level": "HIGH", "timeout_seconds": 1800, "details": { "file_path": "/data/critical.db", "action": "delete" } } } ``` *** ### APPROVAL\_DECISION **発生**: 人間が承認の決定を下した **データ**: ```json theme={null} { "type": "APPROVAL_DECISION", "message": "承認されました", "data": { "approval_id": "appr-123", "decision": "approved", "approved_by": "user-456", "timestamp": "2024-10-27T10:05:00Z", "comments": "アクションが必要であることを確認" } } ``` **決定値**: * `approved` - アクションが続行可能 * `denied` - アクションがブロックされました * `timeout` - タイムアウト期間内に決定が下されなかった *** ### WORKSPACE\_UPDATED **発生**: 作業メモリ/コンテキストが更新されました **データ**: ```json theme={null} { "type": "WORKSPACE_UPDATED", "message": "ワークスペースが更新されました", "data": { "key": "loaded_datasets", "value": ["sales_q4.csv"], "action": "ADD" } } ``` *** ### ROLE\_ASSIGNED **発生**: 実行中にエージェントの役割が割り当てられました **データ**: ```json theme={null} { "type": "ROLE_ASSIGNED", "agent_id": "agent-002", "message": "役割が割り当てられました: data-analyst", "data": { "role": "data-analyst", "capabilities": ["data_loading", "analysis", "visualization"], "tools": ["csv_loader", "pandas", "matplotlib"] } } ``` *** ### STATUS\_UPDATE **発生**: タスクまたはワークフローの一般的なステータス更新 **データ**: ```json theme={null} { "type": "STATUS_UPDATE", "message": "Task processing update", "data": { "status": "string", "details": "string" } } ``` *** ### THREAD\_MESSAGE\_DELTA **発生**: ストリーミングレスポンス生成中のインクリメンタルコンテンツチャンク **データ**: ```json theme={null} { "type": "THREAD_MESSAGE_DELTA", "message": "Content chunk", "data": { "delta": "string", "index": 0 } } ``` *** ### THREAD\_MESSAGE\_COMPLETED **発生**: 完全なメッセージコンテンツが配信された **データ**: ```json theme={null} { "type": "THREAD_MESSAGE_COMPLETED", "message": "Message complete", "data": { "content": "string", "total_tokens": 0 } } ``` *** ### BUDGET\_THRESHOLD **発生**: トークン予算が警告閾値に達しました（通常は制限の80%） **データ**: ```json theme={null} { "type": "BUDGET_THRESHOLD", "message": "Task budget at 85.0% (threshold: 80.0%)", "data": { "usage_percent": 85.0, "threshold_percent": 80.0, "tokens_used": 8500, "tokens_budget": 10000, "level": "warning", "budget_type": "task" } } ``` **フィールド**: * `usage_percent`: 現在の使用率（例: 85.0） * `threshold_percent`: 警告閾値のパーセンテージ（例: 80.0） * `tokens_used`: これまでに消費されたトークンの累計 * `tokens_budget`: タスクに許可される最大トークン数 * `level`: 重大度レベル（`"warning"`） * `budget_type`: イベントをトリガーした予算タイプ（`"task"`） **使用法**: このイベントを監視して、ハード予算制限に達する前にユーザーに警告し、優雅な劣化や早期終了の決定を可能にします。 *** ## イベントの順序 イベントは**厳密に順序付けられています**（シーケンス番号 `seq` による）: ```json theme={null} {"seq": 1, "type": "WORKFLOW_STARTED"} {"seq": 2, "type": "AGENT_STARTED"} {"seq": 3, "type": "AGENT_THINKING"} {"seq": 4, "type": "TOOL_INVOKED"} {"seq": 5, "type": "LLM_OUTPUT"} {"seq": 6, "type": "WORKFLOW_COMPLETED"} ``` **プロパティ**: * シーケンス番号は単調増加 * シーケンスにギャップなし（1からNまでのすべての番号） * 同じワークフローからのイベントは常に正しく順序付けられています *** ## 一般的なイベントフロー（簡略化） ``` 1. WORKFLOW_STARTED 2. AGENT_STARTED 3. AGENT_THINKING 4. TOOL_INVOKED (オプション) 5. LLM_OUTPUT (最終回答) 6. WORKFLOW_COMPLETED ``` ## イベントの永続性 イベントは以下に保存されます: * **PostgreSQL**: 永続的なイベントログ * **Redis**: 最近のイベント（ホットキャッシュ） * **リアルタイム**: SSEストリーム **過去のイベントの取得**: ```bash theme={null} # タスクのすべてのイベントを取得 GET /api/v1/tasks/{task_id}/events?limit=1000 ``` *** ## イベントの信頼性と保証 ### 順序保証 Shannonは**単一のワークフロー内で厳密な順序**を提供します: * イベントはシーケンシャルに番号付けされています（`seq`フィールド） * シーケンス番号にギャップなし（1, 2, 3, ...） * 同じワークフローからのイベントは常に順序通りに到着します * 異なるワークフローからのイベントは交互に到着する可能性があります ### 配信保証 * **少なくとも1回の配信**: イベントは複数回配信される可能性があります（重複排除には `seq` を使用） * **イベントの永続性**: すべてのイベントはPostgreSQLの `event_logs` テーブルに保存されます * **ホットキャッシュ**: 最近のイベントはRedisにキャッシュされ、迅速に取得可能 * **過去のアクセス**: REST APIを介して過去のイベントをクエリ可能 ### ストリーム再接続 SSE接続が切断された場合: ```python theme={null} # 再接続し、最後のシーケンス番号から再開 last_seq = 42 # 最後に受信したイベント for event in client.stream_events(workflow_id, from_seq=last_seq + 1): process_event(event) ``` ### イベント保持 | ストレージ | 保持期間 | 目的 | イベントタイプ | | ---------- | ----------- | ------------- | ----------- | | Redis | 24時間 | リアルタイムストリーミング | すべてのイベント | | PostgreSQL | 90日（デフォルト） | 歴史的クエリ | 重要なイベントのみ\* | | アーカイブ | 1年以上（オプション） | 長期監査 | 設定可能 | **PostgreSQLの選択的永続性**: データベースのパフォーマンスを最適化するために、重要なイベントのみがPostgreSQLに永続化されます。これには、`WORKFLOW_COMPLETED`、`AGENT_COMPLETED`、`TOOL_INVOKED`、`LLM_OUTPUT`、および `ERROR_OCCURRED` が含まれます。`LLM_PARTIAL`、`HEARTBEAT`、および `AGENT_THINKING` のような一時的なイベントはデータベースへの書き込みから除外され（書き込み負荷を約92%削減）、リアルタイムのSSEストリーミングとRedisキャッシュを介して完全に利用可能です。 イベントストレージの詳細については、[Database Schema](/ja/architecture/database-schema#event-logs-table)を参照してください。 *** ## 関連トピック SSEおよびWebSocketストリーミング SDKストリーミングガイド タスク履歴の表示 ストリーミングの問題をデバッグ