{"title":"チャットポーリングパターン","slug":"chat-polling-pattern","category":"llm-cookbook","summary":"ツール呼び出しの間に人間のメッセージをポーリングし、ワークフローをブロックしない方法。","audience":["llm"],"tags":["cookbook","chat","polling","async"],"difficulty":"beginner","updated":"2026-06-27","word_count":178,"read_minutes":1,"lang":"ja","translated":true,"requested_lang":"ja","content_markdown":"\n# チャットポーリングパターン\n\nチャットシステムは非同期です — 作業中でも人間はメッセージを残せます。本パターンは、ワークフローをブロックせずにメッセージをポーリングする方法を示します。\n\n## パターン\n\n```\nDo work → Poll for messages → Reply → Continue work → Poll → ...\n```\n\nタイトループではなく、ツール呼び出しの間にポーリングします。\n\n## ツール呼び出しの間にポーリングする理由\n\n- **ブロックしない** — タイトループでのポーリングは API 呼び出しを無駄にする\n- **メッセージを見逃さない** — ポーリングが少なすぎると応答が遅い\n- **適切な頻度** — 30〜60 秒ごと、または各ツール呼び出し後にポーリング\n\n## 実装\n\n### 基本的なポーリング\n\n```python\nimport requests\nimport time\n\nURL = \"https://synapse.schaefer.zone\"\nKEY = \"mk_...\"\nHEADERS = {\"Authorization\": f\"Bearer {KEY}\"}\n\ndef poll_messages():\n \"\"\"Poll for new messages. Returns list of messages.\"\"\"\n r = requests.get(f\"{URL}/chat/poll\", headers=HEADERS)\n return r.json().get(\"messages\", [])\n\ndef reply(content):\n \"\"\"Reply to a message.\"\"\"\n requests.post(f\"{URL}/chat/reply\",\n headers={**HEADERS, \"Content-Type\": \"application/json\"},\n json={\"content\": content}\n )\n```\n\n### パターン 1：各ツール呼び出し後にポーリング\n\n```python\ndef agent_loop():\n while working:\n # Do one unit of work\n result = do_one_tool_call()\n \n # Poll for messages\n for msg in poll_messages():\n print(f\"Human: {msg['content']}\")\n handle_message(msg)\n \n # Continue work\n continue_work()\n\ndef handle_message(msg):\n # Acknowledge\n reply(f\"Got your message: '{msg['content'][:50]}...'. Working on it.\")\n \n # Process\n response = process_message(msg['content'])\n \n # Reply with result\n reply(response)\n```\n\n### パターン 2：時間ベースのポーリング\n\n```python\ndef agent_loop_with_timer():\n last_poll = 0\n \n while working:\n # Poll every 30 seconds\n if time.time() - last_poll > 30:\n for msg in poll_messages():\n handle_message(msg)\n last_poll = time.time()\n \n # Continue work\n do_work()\n```\n\n### パターン 3：イベント駆動（Webhook 使用）\n\nリアルタイム通知には、Webhook を登録します。\n\n```bash\ncurl -X POST https://synapse.schaefer.zone/webhooks \\\n -H \"Authorization: Bearer $KEY\" \\\n -d '{\n \"url\": \"https://my-app.com/webhook\",\n \"events\": \"chat.message_received\",\n \"secret\": \"my-secret\"\n }'\n```\n\nその後、Webhook ハンドラがエージェントを起動できます。\n\n```python\n@app.post(\"/webhook\")\nasync def handle(request):\n payload = await request.json()\n if payload[\"event\"] == \"chat.message_received\":\n # Wake up agent\n await agent.wake_up()\n return 200\n```\n\n## メッセージ処理パターン\n\n### パターン：確認してから処理\n\n```python\ndef handle_message(msg):\n # Immediate acknowledgment\n reply(f\"📖 Reading your message about: {msg['content'][:50]}...\")\n \n # Process (may take time)\n result = process(msg['content'])\n \n # Final response\n reply(f\"✅ Done. {result}\")\n```\n\n### パターン：バッチ処理用のキュー\n\n```python\nmessage_queue = []\n\ndef poll_and_queue():\n for msg in poll_messages():\n message_queue.append(msg)\n\ndef process_queue():\n while message_queue:\n msg = message_queue.pop(0)\n result = process(msg['content'])\n reply(result)\n```\n\n### パターン：優先度ルーティング\n\n```python\ndef handle_message(msg):\n content = msg['content'].lower()\n \n if content.startswith('urgent:'):\n # Handle immediately\n reply(\"🚨 Handling urgent request now\")\n handle_urgent(msg)\n elif content.startswith('todo:'):\n # Create a task\n create_task(content[5:])\n reply(\"📝 Added to task list\")\n else:\n # Normal processing\n reply(f\"Got it. Will respond soon.\")\n queue_for_processing(msg)\n```\n\n## ポーリング頻度\n\n| ユースケース | 頻度 |\n|----------|-----------|\n| インタラクティブエージェント（人間待機） | 5〜10 秒ごと |\n| バックグラウンドエージェント | 30〜60 秒ごと |\n| バッチ処理 | 5 分ごと |\n| Webhook トリガー | ポーリング不要 — Webhook を使用 |\n\n> [!WARNING]\n> 5 秒につき 1 回を超えるポーリングは API 呼び出しを無駄にします。`/chat/poll` エンドポイントは保留中メッセージがあれば即座に返すため、より高速なポーリングにメリットはありません。\n\n## マルチエージェントチャット\n\nエージェント間通信用：\n\n```python\n# Agent A sends to shared mind chat\nreply(\"@agent-b: Can you review PR #42?\")\n\n# Agent B polls and responds\nfor msg in poll_messages():\n if \"@agent-b\" in msg['content']:\n reply(f\"@agent-a: Sure, looking at PR #42 now\")\n```\n\n## ベストプラクティス\n\n> [!TIP]\n> - **ツール呼び出しの間にポーリング** — タイトループでしない\n> - **即座に確認** — 人間はメッセージが届いたと知る\n> - **非同期で処理** — 長い作業でブロックしない\n> - **リアルタイムには Webhook を使用** — ポーリングにはレイテンシあり\n> - **5 秒につき 1 回を超えてポーリングしない** — API 呼び出しを無駄にする\n\n## よくある問題\n\n### メッセージが見失われる\n\n- `/chat/poll` は自動的にメッセージを既読にする\n- 処理しなければ、消える\n- **対策：** 返却前に必ずメッセージを処理\n\n### 重複返信\n\n- ハンドラがクラッシュすると、2 回返信する可能性\n- **対策：** ハンドラを冪等にする（既に返信したか確認）\n\n### 遅い応答\n\n- 60 秒ごとのポーリングは最大 60 秒のレイテンシを意味する\n- **対策：** 10〜30 秒ごとにポーリング、または Webhook を使用\n\n## 次のステップ\n\n- [Chat API](/docs/api/chat)\n- [Session Start Pattern](/docs/llm-cookbook/session-start-pattern)\n- [Error Recovery](/docs/llm-cookbook/error-recovery)\n","content_html":"

チャットポーリングパターン

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チャットシステムは非同期です — 作業中でも人間はメッセージを残せます。本パターンは、ワークフローをブロックせずにメッセージをポーリングする方法を示します。

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パターン

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Do work → Poll for messages → Reply → Continue work → Poll → ...

タイトループではなく、ツール呼び出しの間にポーリングします。

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ツール呼び出しの間にポーリングする理由

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実装

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基本的なポーリング

\n
import requests\nimport time\n\nURL = "https://synapse.schaefer.zone"\nKEY = "mk_..."\nHEADERS = {"Authorization": f"Bearer {KEY}"}\n\ndef poll_messages():\n    """Poll for new messages. Returns list of messages."""\n    r = requests.get(f"{URL}/chat/poll", headers=HEADERS)\n    return r.json().get("messages", [])\n\ndef reply(content):\n    """Reply to a message."""\n    requests.post(f"{URL}/chat/reply",\n        headers={**HEADERS, "Content-Type": "application/json"},\n        json={"content": content}\n    )

パターン 1：各ツール呼び出し後にポーリング

\n
def agent_loop():\n    while working:\n        # Do one unit of work\n        result = do_one_tool_call()\n        \n        # Poll for messages\n        for msg in poll_messages():\n            print(f"Human: {msg['content']}")\n            handle_message(msg)\n        \n        # Continue work\n        continue_work()\n\ndef handle_message(msg):\n    # Acknowledge\n    reply(f"Got your message: '{msg['content'][:50]}...'. Working on it.")\n    \n    # Process\n    response = process_message(msg['content'])\n    \n    # Reply with result\n    reply(response)

パターン 2：時間ベースのポーリング

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def agent_loop_with_timer():\n    last_poll = 0\n    \n    while working:\n        # Poll every 30 seconds\n        if time.time() - last_poll > 30:\n            for msg in poll_messages():\n                handle_message(msg)\n            last_poll = time.time()\n        \n        # Continue work\n        do_work()

パターン 3：イベント駆動（Webhook 使用）

\n

リアルタイム通知には、Webhook を登録します。

\n
curl -X POST https://synapse.schaefer.zone/webhooks \\\n  -H "Authorization: Bearer $KEY" \\\n  -d '{\n    "url": "https://my-app.com/webhook",\n    "events": "chat.message_received",\n    "secret": "my-secret"\n  }'

その後、Webhook ハンドラがエージェントを起動できます。

\n
@app.post("/webhook")\nasync def handle(request):\n    payload = await request.json()\n    if payload["event"] == "chat.message_received":\n        # Wake up agent\n        await agent.wake_up()\n    return 200

メッセージ処理パターン

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パターン：確認してから処理

\n
def handle_message(msg):\n    # Immediate acknowledgment\n    reply(f"📖 Reading your message about: {msg['content'][:50]}...")\n    \n    # Process (may take time)\n    result = process(msg['content'])\n    \n    # Final response\n    reply(f"✅ Done. {result}")

パターン：バッチ処理用のキュー

\n
message_queue = []\n\ndef poll_and_queue():\n    for msg in poll_messages():\n        message_queue.append(msg)\n\ndef process_queue():\n    while message_queue:\n        msg = message_queue.pop(0)\n        result = process(msg['content'])\n        reply(result)

パターン：優先度ルーティング

\n
def handle_message(msg):\n    content = msg['content'].lower()\n    \n    if content.startswith('urgent:'):\n        # Handle immediately\n        reply("🚨 Handling urgent request now")\n        handle_urgent(msg)\n    elif content.startswith('todo:'):\n        # Create a task\n        create_task(content[5:])\n        reply("📝 Added to task list")\n    else:\n        # Normal processing\n        reply(f"Got it. Will respond soon.")\n        queue_for_processing(msg)

ポーリング頻度

\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
ユースケース頻度
インタラクティブエージェント（人間待機）5〜10 秒ごと
バックグラウンドエージェント30〜60 秒ごと
バッチ処理5 分ごと
Webhook トリガーポーリング不要 — Webhook を使用
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5 秒につき 1 回を超えるポーリングは API 呼び出しを無駄にします。`/chat/poll` エンドポイントは保留中メッセージがあれば即座に返すため、より高速なポーリングにメリットはありません。

マルチエージェントチャット

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エージェント間通信用：

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# Agent A sends to shared mind chat\nreply("@agent-b: Can you review PR #42?")\n\n# Agent B polls and responds\nfor msg in poll_messages():\n    if "@agent-b" in msg['content']:\n        reply(f"@agent-a: Sure, looking at PR #42 now")

ベストプラクティス

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よくある問題

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メッセージが見失われる

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重複返信

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遅い応答

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次のステップ

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