Uvicornとは
Uvicornとは、Pythonで書かれた超高速のASGIサーバー実装
読み: ユビコーン
Pythonで書かれた超高速のASGIサーバー実装。AIモデルをWeb API経由で呼び出すための土台として、FastAPIとセットでデファクトスタンダードになっている。非同期処理に特化し、LLMのストリーミング出力に最適化されている。
かんたんに言うと
AIモデルが「考えた結果」を外部に届ける「配達係」。ChatGPTのように1文字ずつ答えを返すリアルタイム出力を、裏側で支えているサーバーソフト。
非同期処理とストリーミング出力
AIの推論処理は通常のWeb処理より時間がかかる。Uvicornは非同期処理に特化しているため、1つのリクエストの完了を待たずに他のリクエストをさばける。uvloopとhttptoolsをベースに構築されており、Python製サーバーの中ではトップクラスのパフォーマンス。
Streaming対応のAI APIを構築するなら、Uvicorn + FastAPIの組み合わせが現時点での最適解。
本番環境のハイブリッド構成
本番環境ではGunicornにプロセス管理を任せ、ワーカーとしてUvicornを動かすハイブリッド構成が多い。Gunicornのプロセス死活監視とUvicornの非同期性能を両立させる。
開発時はuvicorn main:app --reloadコマンドで起動。コードを変更すると自動再起動する。
当社の見解
当社はツール選定において実用性を第一方針にしている（2026年4月現在）。カタログスペックやベンチマークスコアではなく、実務で1週間使い倒して初めて判断する。実際に2026年4月、omega-memory（GitHubスター57）を導入した結果、16個のhookが自動追加されてツール1回あたり181秒のオーバーヘッドが発生し、即日撤去した経験がある。一方、FastEmbed（Qdrant社、2,800スター）やLanceDB（YC支援、9,800スター）は企業バッキングと十分な実績を確認した上で導入し、安定稼働している。GitHubスター数・企業バッキング・pip installの副作用を導入前に必ず検証する方針を確立した。
同じ失敗を二度としないAIエージェント
今のAIは、聞けば何でも答えてくれます。
でも、セッションが切れた瞬間に前回の失敗を忘れます。
当社が開発しているAIは、過去の経緯を念頭に置いて、
聞かれる前に「それは前回うまくいきませんでした」と声をかけます。
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それが、当社が考える本当のAI社員です。