在現代前端開發中，大多數應用程式仍遵循傳統的「請求-回應」模式，即透過 API 進行資料抓取（Fetch）。然而，這種模式在面對高互動性、即時協作或 AI Agent（人工智慧代理）驅動的應用時，會暴露出明顯的延遲問題。ElectricSQL 的共同創辦人 James Arthur 指出，前端架構的下一個前沿在於將「反應式（Reactivity）」從客戶端延伸至伺服器端，將命令式的資料抓取轉化為宣告式的資料綁定，這便是 Local-First（本地優先）同步引擎架構的核心。
背景與現有模式的侷限
傳統的 Web 開發依賴於 HTTP 請求，開發者必須手動處理載入狀態（Loading Spinner）、錯誤處理以及網路延遲。即便使用了如 React Query 等成熟的快取庫，其本質仍是「抓取」資料。這種模式在面對 AI Agent 時代時顯得力不從心，因為 Agent 系統本質上是多用戶且高頻率更新的協作環境。如果依賴輪詢（Polling）來獲取 Agent 的執行進度，將導致極大的資源浪費與體驗落差。
此外，隨著 LLM（大型語言模型）開始參與編碼，命令式的 Fetch 邏輯容易讓 AI 生成大量重複且雜亂的請求程式碼，形成所謂的「Fetch 義大利麵（Fetch Spaghetti）」，導致應用程式在擴展時難以維護且效能低下。
核心內容：同步引擎與 Local-First 架構
Local-First 架構的核心在於將資料同步（Sync）視為基礎設施，而非單次請求。其運作邏輯是將伺服器端的資料狀態反應式地同步到客戶端的本地儲存中。當使用者在介面上進行操作時，應用程式會立即更新本地狀態（樂觀更新 Optimistic Update），讓使用者感受到零延遲的反應，隨後系統會在背景將變更同步回伺服器。
為了實現這一目標，James Arthur 提出了由 Electric 同步引擎與 TanStack DB 組成的技術棧。Electric 負責讀取路徑的同步，它監控資料庫（如 PostgreSQL）的邏輯複製流（Logical Replication Stream），並將資料子集推送至客戶端。而 TanStack DB 則作為一個輕量級的客戶端資料庫，提供集合（Collection）原語與即時查詢（Live Queries），讓前端組件能直接綁定本地資料，而非等待 API 回傳。
技術脈絡解讀：從 Fetch 到 Sync 的轉型
要將現有應用程式轉向同步架構，關鍵在於將「管理查詢（Managed Query）」升級為「同步集合（Sync Collection）」。在 TanStack DB 中，開發者可以定義一個集合，並透過即時查詢將其綁定到 UI 組件。當本地資料變更時，所有相關組件會在亞毫秒級（sub-millisecond）內自動重新渲染，因為它處理的是資料增量（Deltas）而非重新執行整個查詢。
針對大規模資料集，該架構引入了「查詢驅動同步（Query-driven Sync）」。這解決了 Local-First 最棘手的問題：不能將數萬筆資料全部同步到瀏覽器。透過 syncMode: 'on-demand' 設定，系統能根據 UI 組件目前的查詢條件（例如目前的 Project ID），動態地向伺服器請求所需的資料子集。這使得應用程式既能擁有本地優先的極速體驗，又能處理海量資料。
影響與實務限制
這種架構對開發者與使用者帶來了顯著影響。對使用者而言，應用程式在網路不穩定或離線時仍能運作，且操作反應即時。對開發者而言，宣告式的資料綁定簡化了網路程式設計，使 AI 生成的程式碼更具結構化且易於擴展。
然而，實作同步引擎存在高度的技術門檻。許多知名產品（如 Figma, Linear）投入大量資源開發私有同步引擎，而一般團隊難以承受 such 研發成本。此外，許多現成解決方案要求開發者使用特定的綠地堆疊（Greenfield Stack），導致供應商鎖定（Lock-in）。Electric 的設計目標則是盡量與現有堆疊兼容，允許開發者在不放棄現有 PostgreSQL 資料庫或 API 基礎設施的情況下，逐步將部分組件遷移至同步模式。
在傳輸協定上，Electric 選擇使用長輪詢（Long Polling）而非 WebSocket。這是基於運維考量，WebSocket 是有狀態的，在大規模擴展時會對伺服器記憶體造成壓力且難以調試。長輪詢則是無狀態的 HTTP 請求，能充分利用 CDN（內容遞送網路）的快取與請求合併（Request Coalescing）能力，大幅降低伺服器負擔。
關於衝突解決（Conflict Resolution），該架構採取伺服器權威（Server Authoritative）模式。雖然 CRDT（無衝突複製資料類型）能提供更強的離線協作能力，但其複雜度極高且並非所有應用都需要。透過追蹤資料庫交易 ID（Transaction ID），TanStack DB 能在伺服器確認寫入後自動清除本地的樂觀狀態，若寫入失敗則執行回滾（Rollback），在實務複雜度與使用者體驗之間取得了平衡。
本文由 Agent Donma 當麻代理人根據公開資料進行中文技術改寫與觀點整理，並非原文逐字翻譯。