俳優モデル

コンピュータサイエンスにおけるアクターモデルは、アクターを並行計算の基本的な構成要素として扱う並行計算の数学的モデルです。アクターは、受信したメッセージに応じて、ローカルな決定を下し、より多くのアクターを作成し、より多くのメッセージを送信し、次に受信したメッセージに応答する方法を決定できます。アクターは自身のプライベート状態を変更できますが、メッセージングを通じて間接的にしか相互に影響を与えることができません (ロックベースの同期が不要になります)。

アクターモデルは1973年に誕生しました。^{[1]これは、}計算の理論的理解のためのフレームワークとして、また並行システムのいくつかの実用的な実装の理論的基礎として使用されてきました。このモデルと他の研究との関係については、アクターモデルとプロセス計算で説明されています。

カール・ヒューイットによると、アクターモデルは、これまでの計算モデルとは異なり、一般相対性理論や量子力学などの物理学にヒントを得たものである。^[要出典]また、プログラミング言語のLisp、Simula、Smalltalkの初期バージョン、能力ベースシステム、パケット交換の影響も受けた。その開発は、「それぞれが独自のローカルメモリと通信プロセッサを持ち、高性能通信ネットワークを介して通信する、数十、数百、さらには数千の独立したマイクロプロセッサで構成される高度に並列化されたコンピューティングマシンの見通しによって動機付けられた」 ^[2] 。それ以来、マルチコアおよびメニーコアのコンピュータアーキテクチャによる大規模な同時実行の出現により、アクターモデルへの関心が再燃した。

ヒューイット、ビショップ、シュタイガーの1973年の論文に続いて、アイリーン・グレイフは博士研究の一環としてアクターモデルの操作的意味論を開発した。 ^[3] 2年後、ヘンリー・ベイカーとヒューイットはアクターシステムの公理法則を発表した。^{[4] [5]}その他の大きなマイルストーンとしては、権力ドメインに基づく表示的意味論を紹介したウィリアム・クリンガーの1981年の博士論文^[2]や、クリンガーのモデルを補完する遷移ベースの意味論モデルをさらに発展させたグル・アガの1985年の博士論文がある。 ^{[6]これにより、}アクターモデル理論が全面的に発展した。

主要なソフトウェア実装作業は、マサチューセッツ工科大学 (MIT) のメッセージ パッシング セマンティクス グループの Russ Atkinson、Giuseppe Attardi、Henry Baker、Gerry Barber、Peter Bishop、Peter de Jong、Ken Kahn、Henry Lieberman、Carl Manning、Tom Reinhardt、Richard Steiger、および Dan Theriault によって行われました。カリフォルニア工科大学( Caltech) の Chuck Seitz とMIT のBill Dallyが率いる研究グループは、モデルのメッセージ パッシングをさらに発展させたコンピュータ アーキテクチャを構築しました。「アクター モデルの実装」を参照してください。

アクターモデルの研究は、カリフォルニア工科大学、京都大学所研究室、マイクロエレクトロニクス・コンピュータ技術株式会社（MCC）、MIT人工知能研究所、SRI、スタンフォード大学、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校、^[7] ピエール・マリー・キュリー大学（パリ第6大学）、ピサ大学、東京大学米沢研究所、Centrum Wiskunde & Informatica（CWI）などで行われてきました。

アクター モデルは、すべてがアクターであるという哲学を採用しています。これは、一部のオブジェクト指向プログラミング言語で使用される、すべてがオブジェクトであるという哲学に似ています。

アクターは、受信したメッセージに応じて同時に次の処理を実行できる計算エンティティです。

• 他のアクターに有限数のメッセージを送信する。
• 有限数の新しいアクターを作成する。
• 次に受信するメッセージに使用する動作を指定します。

上記のアクションには想定される順序はなく、並行して実行することもできます。

送信者と送信される通信を切り離すことは、アクターモデルの根本的な進歩であり、非同期通信と制御構造をメッセージの受け渡しパターンとして可能にしました。^[8]

メッセージの受信者は、アドレスによって識別されます。アドレスは「郵送先住所」と呼ばれることもあります。したがって、アクターは、アドレスを持っているアクターとのみ通信できます。アクターは、受信したメッセージからアドレスを取得できます。または、アドレスがアクター自身で作成したアドレスである場合は、アドレスを取得できます。

アクター モデルは、アクター内およびアクター間の計算の固有の並行性、アクターの動的な作成、メッセージへのアクター アドレスの組み込み、およびメッセージの到着順序に制限のない直接的な非同期メッセージ パッシングのみによる対話を特徴とします。

長年にわたり、アクター モデル内のシステムについての推論を可能にするさまざまな形式システムが開発されてきました。これには次のものが含まれます。

• 操作的意味論^{[3] [9]}
• アクターシステムの法則^[4]
• 表示的意味論^{[2] [10]}
• 遷移セマンティクス^[6]

また、次のようなメッセージの保証された配信を形式化していないという点で、アクター モデルに完全に忠実ではない形式論も存在します (「アクター セマンティクスを代数と線形論理に関連付ける試み」を参照)。

• いくつかの異なるアクター代数^{[11] [12] [13]}
• 線形論理^[14]

アクターモデルは、広範囲の並行システムのモデリング、理解、推論のためのフレームワークとして使用できます。^[15]例えば：

• 電子メール ( email ) は、アクター システムとしてモデル化できます。アカウントはアクターとして、電子メール アドレスはアクター アドレスとしてモデル化されます。
• Web サービスは、アクターのアドレスとしてモデル化された Simple Object Access Protocol ( SOAP ) エンドポイントを持つアクターとしてモデル化できます。
• ロックを持つオブジェクト（JavaやC#など）は、メッセージが継続的に到着できるような実装であれば（おそらく内部キューに格納されることによって）、シリアライザーとしてモデル化できます。シリアライザーは、新しいメッセージが継続的に到着するという特性によって定義される重要な種類のアクターです。シリアライザーに送信されたすべてのメッセージは確実に到着します。^[16]
• テストおよびテスト制御表記法 ( TTCN )、TTCN-2 とTTCN-3はどちらも、アクター モデルにかなり厳密に従います。TTCN では、アクターはテスト コンポーネントです。つまり、並列テスト コンポーネント (PTC) またはメイン テスト コンポーネント (MTC) のいずれかです。テスト コンポーネントは、リモート パートナー (ピア テスト コンポーネントまたはテスト システム インターフェイス) とメッセージを送受信できます。後者はアドレスによって識別されます。各テスト コンポーネントには動作ツリーがバインドされています。テスト コンポーネントは並列で実行され、親テスト コンポーネントによって動的に作成できます。組み込みの言語構造により、内部メッセージ キューから予期されるメッセージを受信したときに実行されるアクション (別のピア エンティティにメッセージを送信したり、新しいテスト コンポーネントを作成したりするなど) を定義できます。

アクター モデルは、メッセージ パッシングのセマンティクスに関するものです。

最初の並行プログラムは、おそらく割り込みハンドラでした。コンピュータは、通常の動作中に、外部から情報 (キーボードからの文字、ネットワークからのパケットなど) を受信できる必要があります。そのため、情報が到着すると、コンピュータの実行が中断され、特別なコード (割り込みハンドラと呼ばれる) が呼び出され、その情報が後で取得できる データ バッファに格納されます。

1960年代初頭、割り込みは1つのプロセッサ上で複数のプログラムを並行して実行することをシミュレートするために使用され始めました。^[17]共有メモリでの並行性により、並行性制御の問題が生じました。当初、この問題は単一のコンピュータ上での排他制御の問題として考えられていました。エドガー・ダイクストラはセマフォを開発し、その後、1971年から1973年にかけて、^[18] トニー・ホーア^[19]とパー・ブリンチ・ハンセン^{[20]は、排他制御の問題を解決するための}モニターを開発しました。しかし、これらのソリューションのどちらも、共有リソースへのアクセスをカプセル化するプログラミング言語構造を提供しませんでした。このカプセル化は、後にシリアライザー構造によって実現されました（[Hewitt and Atkinson 1977, 1979]および[Atkinson 1980]）。

最初の計算モデル (例えば、チューリングマシン、ポストプロダクション、ラムダ計算など) は数学に基づいており、計算ステップを表すためにグローバル状態を利用していました(後に [McCarthy and Hayes 1969] および [Dijkstra 1976] で一般化されました。イベント順序付けとグローバル状態を参照) 。各計算ステップは、計算の 1 つのグローバル状態から次のグローバル状態へでした。グローバル状態のアプローチは、有限状態マシンやプッシュダウンスタックマシン(それらの非決定性バージョンを含む)のオートマトン理論に引き継がれました。このような非決定性オートマトンには、有界非決定性という特性があります。つまり、マシンが初期状態で起動したときに常に停止する場合、停止する状態の数には上限があります。

エドガー・ダイクストラは、非決定性グローバル状態アプローチをさらに発展させました。ダイクストラのモデルは、無制限の非決定性（無制限の不確定性とも呼ばれる）に関する論争を引き起こしました。これは、共有リソースの競合の調停の結果として、要求へのサービス提供の遅延量が無制限になる可能性があるものの、要求が最終的にサービスされることを保証する並行性の特性です。ヒューイットは、アクターモデルがサービスの保証を提供すべきだと主張しました。ダイクストラのモデルでは、コンピュータ上での順次命令の実行間に無制限の時間がある可能性があるものの、明確に定義された状態で開始された（並列）プログラムは、限られた数の状態でしか終了できません[ダイクストラ 1976]。したがって、彼のモデルはサービスの保証を提供できませんでした。ダイクストラは、無制限の非決定性を実装することは不可能だと主張しました。

ヒューイットは、これとは反対の主張をした。アービタと呼ばれる計算回路が安定するまでにかかる時間には上限がない（メタ安定性（電子工学）を参照）。^[21]アービタは、コンピュータのクロックがキーボード入力、ディスクアクセス、ネットワーク入力など、外部からの入力に対して非同期で動作する状況に対処するためにコンピュータで使用されている。そのため、コンピュータに送信されたメッセージが受信されるまでには無限の時間がかかり、その間にコンピュータは無限の数の状態を通過する可能性がある。

アクターモデルは、ウィル・クリンガーがドメイン理論を用いて数学モデルで表現した無制限の非決定性を特徴としています。^[2]アクターモデルにはグローバル状態はありません。^{[疑わしい–議論する]}

アクター モデル内のメッセージは、必ずしもバッファリングされるわけではありません。これは、並行計算モデルに対する以前のアプローチとは大きく異なる点です。バッファリングがないことは、アクター モデルの開発時に大きな誤解を招き、現在でも議論の的となっています。一部の研究者は、メッセージは「エーテル」または「環境」にバッファリングされると主張しました。また、アクター モデル内のメッセージは、( IP内のパケットのように) 単に送信されるだけであり、受信者との同期ハンドシェイクは必要ありません。

アクター モデルの自然な発展は、メッセージにアドレスを含めることでした。パケット交換ネットワーク[1961 年と 1964 年] の影響を受けて、ヒューイットは、通信に必須フィールドがまったくない、つまり空でよいという新しい並行計算モデルの開発を提案しました。もちろん、通信の送信者が受信者がまだ持っていないアドレスにアクセスできるようにしたい場合は、そのアドレスを通信で送信する必要があります。

たとえば、アクターは後で応答を受信することを期待している受信アクターにメッセージを送信する必要がある場合がありますが、応答は実際には、応答を受信して​​処理するように構成されている 3 番目のアクター コンポーネント (オブザーバー パターンを実装している別のアクターなど) によって処理されます。元のアクターは、送信するメッセージと、応答を処理する 3 番目のアクターのアドレスを含む通信を送信することでこれを実現できます。応答を処理するこの 3 番目のアクターは再開と呼ばれます(継続またはスタック フレームと呼ばれることもあります)。受信アクターは、応答を送信する準備ができたら、元の通信に含まれていた 再開アクターのアドレスに応答メッセージを送信します。

したがって、アクターが新しいアクターを作成して通信を交換できる機能と、他のアクターのアドレスをメッセージに含める機能により、アクターは、Simula やその他のオブジェクト指向言語のオブジェクトがメッセージ交換オブジェクトの可変トポロジに関係的に構成されるのと同じように、互いに任意の可変トポロジ関係を作成して参加できるようになります。

順次プロセスの構成に基づく以前のアプローチとは対照的に、アクター モデルは本質的に並行なモデルとして開発されました。アクター モデルでは、順次性は、アクター モデル理論で説明されている並行計算から派生した特殊なケースでした。

Hewitt は、メッセージがアクターに送信された順序で到着しなければならないという要件を追加することに反対しました。出力メッセージの順序付けが必要な場合は、この機能を提供するキュー アクターでモデル化できます。このようなキュー アクターは、到着したメッセージをキューに入れて、FIFO順序で取得できるようにします。したがって、アクターがアクター にXメッセージを送信し、後で別のメッセージを に送信した場合、 がより前に に到着するという要件はありません。 M1YXM2YM1YM2

この点で、アクター モデルは、パケットが送信された順序で受信される必要があることを保証しないパケット交換システムを反映しています。配信順序の保証を提供しないことで、パケット交換はパケットをバッファリングし、複数のパスを使用してパケットを送信し、破損したパケットを再送信し、その他の最適化を提供できます。

たとえば、アクターはメッセージの処理をパイプライン化できます。これは、メッセージの処理中にM1、アクターが次のメッセージの処理に使用する動作を指定し、M2処理が完了する前に別のメッセージの処理を開始できることを意味M1します。アクターがメッセージの処理をパイプライン化できるからといって、処理をパイプライン化しなければならないというわけではありません。メッセージがパイプライン化されるかどうかは、エンジニアリングのトレードオフです。外部の観察者は、アクターによるメッセージの処理がパイプライン化されたかどうかをどうやって知るのでしょうか。パイプライン化の可能性によって生じるアクターの定義の曖昧さはありません。もちろん、実装によってはパイプラインの最適化を誤って実行する可能性があり、その場合は予期しない動作が発生する可能性があります。

アクター モデルのもう 1 つの重要な特性は、局所性です。

局所性とは、メッセージを処理する際に、アクターがメッセージで受信したアドレス、メッセージを受信する前にすでに持っていたアドレス、およびメッセージの処理中に作成したアクターのアドレスにのみメッセージを送信できることを意味します。(ただし、「アクターのアドレスの合成」を参照してください。)

また、局所性とは、複数の場所で同時に変更が行われないことを意味します。この点で、トークンが複数の場所から同時に削除され、別の場所に配置されるペトリネット モデルなどの他の並行性モデルとは異なります。

アクターシステムをより大きなものに構成するというアイデアは、モジュール性の重要な側面であり、グル・アガの博士論文^{[6]で展開され、後にグル・アガ、イアン・メイソン、スコット・スミス、}キャロリン・タルコットによって展開されました^[9]。

重要な革新は、到着する次のメッセージを処理するための新しい動作を指定することを含め、アクターがメッセージを処理するときに何を行うかを表現する数学関数として指定された動作の導入でした。動作は、同時実行における共有を数学的にモデル化するメカニズムを提供しました。

ビヘイビアにより、アクター モデルはSmalltalk-72 トークン ストリーム インタープリターなどの実装の詳細から解放されました。ただし、アクター モデルで記述されたシステムを効率的に実装するには、広範な最適化が必要です。詳細については、 「アクター モデルの実装」を参照してください。

他の並行システム（例えばプロセス計算）は、2相コミットプロトコルを使用してアクターモデルでモデル化することができます。^[22]

アクターモデルには、外部からの通信を受け取らないという意味で閉じたシステムに対する計算表現定理があります。閉じたシステムによって表される数学的な表示は、初期動作と動作近似関数から構成されます。これらは、より優れた近似値を取得し、次のように表示（意味）を構築します [Hewitt 2008; Clinger 1981]。 ${\displaystyle {\mathtt {S}}}$${\displaystyle \bot _{\mathtt {S}}}$${\displaystyle \mathbf {進行} _{\mathtt {S}}.}$${\displaystyle {\mathtt {S}}}$

${\displaystyle \mathbf {意味} _{\mathtt {S}}\equiv \lim _{i\to \infty }\mathbf {進行} _{{\mathtt {S}}^{i}}(\bot _{\mathtt {S}})}$

このようにして、 は、そのすべての可能な動作（無制限の非決定性を含むものを含む）に関して数学的に特徴付けることができます。 はの実装ではありませんが、これを使用して、チャーチ-チューリング-ロッサー-クリーネのテーゼ [Kleene 1943] の一般化を証明することができます。 ${\displaystyle {\mathtt {S}}}$${\displaystyle \mathbf {表記} _{\mathtt {S}}}$${\displaystyle {\mathtt {S}}}$

上記の定理の帰結は、有限の行為者が無数の異なる出力で非決定論的に応答できる^{ということです}。

アクター モデル開発の主な動機の 1 つは、Planner プログラミング言語の開発で生じた制御構造の問題を理解し、対処することであった。^{[要出典]アクター モデルが最初に定義された後、重要な課題は、}ロバート コワルスキーの「計算は演繹によって包含される」というテーゼと比較して、モデルの威力を理解することであった。ヒューイットは、コワルスキーのテーゼはアクター モデルの並行計算に関しては誤りであることが判明したと主張した (並行計算における不確定性を参照)。

それにもかかわらず、論理プログラミングを並行計算に拡張する試みがなされた。しかし、HewittとAgha[1991]は、結果として得られるシステムは、並行論理プログラミングシステムの計算ステップが、前のステップから演繹的に続くわけではないという意味で演繹的ではないと主張した（並行計算における不確定性を参照）。最近、論理プログラミングは、論理的意味論を維持する方法でアクターモデルに統合されている。^[21]

アクター モデルにおける移動とは、アクターが場所を変更する能力のことです。たとえば、Aki Yonezawa は博士論文で、顧客アクターが入り、操作中に場所を変更し、退出できる郵便局をモデル化しました。移動可能なアクターは、アクターが移動すると場所が変わる場所アクターを持つことによってモデル化できます。ただし、このモデルの忠実性は議論の余地があり、研究対象となっています。^[要出典]

アクターのセキュリティは、次の方法で保護できます。

• 俳優が物理的に接続されているハードワイヤリング
• Burroughs B5000、Lisp マシンなどのコンピュータハードウェア。
• Java 仮想マシン、共通言語ランタイムなどの仮想マシン。
• 機能ベースシステムにおけるオペレーティングシステム
• 俳優とそのアドレスの署名および/または暗号化

アクター モデルの微妙な点は、アクターのアドレスを合成できるかどうかです。場合によっては、セキュリティを使用してアドレスの合成を防止できます (「セキュリティ」を参照)。ただし、アクターのアドレスが単なるビット文字列である場合は、ビット文字列が十分に長い場合はアクターのアドレスを推測することが困難または不可能になるかもしれませんが、明らかに合成可能です。SOAPは、アクターに到達できるエンドポイントのアドレスとしてURLを使用します。URLは文字列であるため、暗号化によって推測が事実上不可能になるとはいえ、明らかに合成可能です。

アクターのアドレスの合成は、通常、マッピングを使用してモデル化されます。その考え方は、アクター システムを使用して実際のアクター アドレスへのマッピングを実行することです。たとえば、コンピューターでは、コンピューターのメモリ構造をマッピングを実行するアクター システムとしてモデル化できます。SOAP アドレスの場合は、DNSと残りのURLマッピングをモデル化します。

ロビン・ミルナーが最初に発表した並行性に関する研究^[23]も、順次プロセスの構成に基づいていなかったという点で注目に値します。彼の研究は、同期通信を使用して数値と文字列を通信する、固定トポロジの固定数のプロセスに基づいていたため、アクターモデルとは異なっていました。トニー・ホアが発表した元の通信順次プロセス(CSP) モデル^[24]は、固定トポロジで接続された固定数の順次プロセスの並列構成に基づいており、プロセス名に基づく同期メッセージパッシングを使用して通信していたため、アクターモデルとは異なっていました (アクターモデルとプロセス計算の歴史を参照)。CSP の後のバージョンでは、プロセス名に基づく通信を放棄し、チャネルを介した匿名通信を採用しました。このアプローチは、ミルナーの通信システム計算 (CCS)とπ 計算に関する研究でも使用されています。

ミルナーとホーアによるこれらの初期のモデルは、どちらも有界非決定性という特性を持っていました。現代の理論的な CSP ([Hoare 1985] および [Roscoe 2005]) は、明示的に無制限の非決定性を提供します。

ペトリ ネットとその拡張 (例: カラー ペトリ ネット) は、非同期メッセージ パッシングと無制限の非決定性に基づいている点でアクターに似ていますが、基本的な処理手順 (遷移) とメッセージ リポジトリ (場所) の固定トポロジを定義する点で初期の CSP に似ています。

アクターモデルは、理論開発と実際のソフトウェア開発の両方に影響を与えてきました。

アクターモデルはπ計算とその後のプロセス計算の発展に影響を与えた。ロビン・ミルナーはチューリング講演で次のように書いている。^[25]

現在、純粋なラムダ計算は、項と変数の 2 種類の要素のみで構築されています。プロセス計算でも同様の経済性を実現できるでしょうか。Carl Hewitt は、アクター モデルを使用して、この課題にずっと以前に対応しました。彼は、値、値の演算子、プロセスはすべて同じ種類の要素、つまりアクターであるべきだと宣言しました。

この目標は、表現の均質性と完全性を意味するため、私に強い印象を与えました...しかし、代数計算の観点から目標をどのように達成するかがわかるまでには長い時間がかかりました...

したがって、ヒューイットの精神に従えば、私たちの最初のステップは、用語で表されたり名前でアクセスされるすべてのもの (値、レジスタ、演算子、プロセス、オブジェクト) がすべて同じ種類のものであること、つまりすべてがプロセスであるべきであることを要求することです。

アクターモデルは商業的な実践に多大な影響を与えてきました。例えば、Twitterはスケーラビリティのためにアクターを使用しています。^[26]また、Microsoftは非同期エージェントライブラリの開発にアクターモデルを使用しています。^[27]以下のアクターライブラリとフレームワークのセクションには、他にも多くのアクターライブラリがリストされています。

Hewitt [2006]によると、アクターモデルは、コンピュータと通信のアーキテクチャ、並行プログラミング言語、Webサービスにおける次のような問題に対処します。

• スケーラビリティ: ローカルと非ローカルの両方で同時実行性をスケールアップする課題。
• 透明性: ローカル並行性と非ローカル並行性の間の溝を埋めます。透明性は現在議論の的となっている問題です。一部の研究者^{[誰? ]は、} Web サービスに対して並行プログラミング言語 ( JavaやC#など) を使用したローカル並行性と、 SOAP を使用した非ローカル並行性とを厳密に分離することを提唱しています。厳密に分離すると透明性が欠如し、Web サービスへのローカル アクセスと非ローカル アクセスを切り替えることが望ましい場合や切り替える必要がある場合に問題が発生します ( 「分散コンピューティング」を参照)。
• 不一致: 人間と情報システムの相互作用に関するすべての非常に大規模な知識システムは不一致であるため、不一致は標準です。この不一致は、内部的に不一致な非常に大規模なシステム (Microsoft Windows ソフトウェアなど) のドキュメントと仕様にまで及びます。

アクター モデルで導入されたアイデアの多くは、現在では同じ理由からマルチエージェント システムにも応用されています[Hewitt 2006b 2007b]。主な違いは、エージェント システム (ほとんどの定義) ではアクターに追加の制約が課され、通常はコミットメントと目標を利用することが求められることです。

さまざまなプログラミング言語がアクター モデルまたはそのバリエーションを採用しています。これらの言語には次のものがあります。

• 第1幕、第2幕、第3幕^{[28] [29]}
• アクトトーク^[30]
• アニ^[31]
• カンター^[32]
• ロゼット^[33]

アクターが組み込まれていない言語でアクター スタイルのプログラミングを可能にするために、アクター ライブラリまたはフレームワークも実装されています。これらのフレームワークの一部を以下に示します。

• 自律エージェント
• データフロー
• ゴードン・パスク
• 入出力オートマトン
• 科学コミュニティの比喩

• Hewitt、Meijer、Szyperski: アクター モデル (知りたいことすべて、でも聞くのが怖かったこと) Microsoft Channel 9。2012 年 4 月 9 日。YouTube のビデオ
• Functional Java (Wayback Machineで 2011-07-09 にアーカイブ) – 標準 Java および Java 7 BGGA スタイルのコード例を含む並行アクターの実装を含む Java ライブラリ。
• ActorFoundry – アクタープログラミング用の Java ベースのライブラリ。使い慣れた Java 構文、ant ビルド ファイル、および多数の例により、参入障壁が非常に低くなります。
• ActiveJava – アクタープログラミング用のプロトタイプ Java 言語拡張。
• Akka – Lightbend Inc.の Scala および Java のアクター ベースのライブラリ。
• GPars – Apache Groovy と Java の並行処理ライブラリ
• 非同期エージェント ライブラリ – Visual C++ 用の Microsoft アクター ライブラリ。「エージェント ライブラリは、粗粒度のデータフローとパイプライン タスクのためのアクター ベースのプログラミング モデルとインプロセス メッセージ パッシングを促進する C++ テンプレート ライブラリです。」
• C++11 の ActorThread – 標準 C++11 のネイキッド スレッド上のアクター モデルの要点を提供する基本テンプレート