現代のクラウドアプリケーションは、推論と行動が可能な自律的なデジタルワーカーになりつつあります。当初は、OpenClawのようなフレームワークを使用して仮想マシンにエージェントをデプロイするのが簡単なアプローチです。しかし、これらのワークロードがスケールアップするにつれて、AIエージェントのバースト的な性質は、アイドル状態のエージェントがCPUとメモリを使用し続けるため、非効率的なリソース消費につながります。課題は、信頼性や効率性を犠牲にすることなく、固定されたコンピューティングリソースにより多くのエージェントを詰め込むことです。アーキテクチャにオーケストレーションが組み込まれると、経済性、スケーラビリティ、信頼性が大幅に向上します。Google Kubernetes Engine (GKE) は、コンピューティング容量を最大化するための高度なオーケストレーション機能を提供します。マイクロVMでOpenClawエージェントを実行するベースラインテストでは、ゲストオペレーティングシステムのオーバーヘッドにより、61エージェントのスケーリング制限に達しました。アイソレーションに軽量なgVisorを使用するGKE Agent Sandboxに移行したところ、同じノードでエージェント密度が44%増加し、88エージェントになりました。この最適化により、エージェントあたりのコストも30%以上削減されました。密度をさらに向上させるには、アイドル状態のエージェントをチェックポイントしてリソースを解放するために、サスペンドおよびレジューム機能を備えたGKE Podスナップショットを使用します。これにより、コンピューティング容量のオーバーサブスクリプションが可能になりますが、異なるエージェントのレイテンシ要件に合わせて戦略を調整する必要があります。GKEは、レイテンシに敏感な、バランスの取れた、レイテンシに寛容なエージェントワークロードの同時サポートを可能にします。GKE Agent Sandboxとサスペンドおよびレジュームを組み合わせることで、エージェント密度を最大3.5倍に増やし、断続的にアクティブなエージェントのコストを最大75%削減できます。最終的に、エージェント時代においてエージェントを効率的にスケーリングすることは、プラットフォーム機能を活用し、最初からオーケストレーションを統合することによって達成可能です。