私たちの考え

いつも、少しずつ賢く。 自己学習は、エージェントがしたことを読み返し、何度も繰り返される間違いを探す。修正はエージェント自身のスキルに書き込まれる。短いルールひとつ、あるいは手順をひとつ変えるだけ。それを、あなたが承認できるように置いておく。あなたが承認するまで、何も変わらない。モデルはベンダーが出荷したままだ。良くなるのはモデルを取り巻く作業環境で、それはあなた自身の仕事から良くなる。誰かのベンチマークからではない。

速い頭と、遅い頭。 人は二つのやり方で考える。ひとつは、数字がおかしいと一目でわかる直感。半秒、努力はいらない。もうひとつは、なぜおかしいのかを時間をかけて考えること。ダニエル・カーネマンはこれをシステム1とシステム2と呼んだ。自己学習も同じように動く。小さな判断モデル Jev が、すべてのセッションを一秒足らずで読み、うまくいかなかったものに印をつける。大きなモデルはその分だけを受け取り、何が起きたのか、何を変えるべきかを考える。すべてを遅いやり方で読むのはコストがかかりすぎたので、以前は六十セッション中およそ八つを抜き出して、残りは見逃していた。今は抜き出しをしない。私たち自身の 276 セッションで再実行したところ、速い段階は失敗した 19 件のうち 14 件を見つけた。大きなモデル単独では 16 件中 6 件だった。コストは一セッションあたり一セントをはるかに下回る。

一方が実装し、もう一方がレビューする。 自分の仕事を確認させても、エージェントは最初と同じ前提で成果を見る。別のエージェントに渡せば、違う視点で確認できる。Claude CodeとCodexは役割を分ける。一方が実装し、もう一方があなたの要件に照らしてレビューする。作業の背景を共有し、指摘と修正をやり取りする。どちらも実装とレビューを担当できる。これをDual Brainと呼ぶ。役割を増やせば、エージェントのチームになる。

彼らは互いに話す。 あるエージェントの上限が尽きかけると、引き継ぎを書く。終わったこと、途中のこと、続きを始めるべき正確なコミット。それからもう一方を起こし、引き継ぎが受け取られるまで手を離さない。私たちのマシンでは、二十七タスクのビルドの二十一番目、残り上限 2% の時点で、これに十四分四十一秒かかった。その間、誰も起きていなかった。すべてはあなたのノートパソコン上のただのファイルで動く。デーモンも、サーバーも、動かし続けるものもない。

ひとつの記憶。わざと忘れる記憶。 二つのエージェントは同じ記憶を読み書きするので、どちらもゼロから始めない。良い記憶は手放すこともする。取り消した好み、動いた締め切りは、変わったその日からエージェントを動かすべきではない。私たちはそれを測定し、出典つきで数字を公開している。記憶はこの製品の土台だ。看板ではないが、すべてはその上に立っている。

最初から持っているスキル。 このチームは空っぽでは来ない。私たちが半年間、毎日自分たちのエージェントを動かすのに使ってきたスキルを持ってくる。互いのレビュー、仕事の引き継ぎ、仕事をはっきりした指示に分けること、進み具合の報告、何がうまくいかなかったかの振り返り。まずはコーディングのために書かれ、あなたの働き方に合わせて曲げられるようにできている。自己学習が書き換えるのもこのスキルだから、いちばんよく使うものが、いちばん良くなる。

あなたのもの。ずっとあなたのもの。 記憶、メッセージ、スキルはあなたのノートパソコンにある。記憶は最初の使用から暗号化され、鍵があなたのマシンを離れることはない。端から端まで Apache-2.0。自己学習だけが外に何かを送る部分だ。あなたが同意すれば、残したセッションが判断のために私たちのサーバーに送られ、何が出ていったかを正確に見られる。オフにすれば、何も出ていかない。私たちから離れるときは、エージェントの記憶とスキルもあなたと一緒に行く。

この先へ。 今日は、一台のノートパソコンの上の二つの頭だ。私たちが目指しているのは、そのチームを囲むチーム全体だ。何人もがその仕事を見て、方向を変えられる。指揮棒を持つのは一度に一人。誰が何を決めるかのルールは、全員が読める場所に書いてある。そのルールも、スキルと同じように良くなっていく。

私たちはこれを公開の場で、ひとつずつ作っている。ここにあるものは動く。まだないものは、あるとは言わない。