ローカルファーストのAIオーケストレーション

Agent Argo

目標を説明するだけです。CEO AIが計画を立て、専門特化型エージェントに委任し、完了と判断される前に結果を検証します — クラウドのブラックボックスの中ではなく、お使いの端末上でローカルに。

CEO AI多数のプロンプトの代わりに1つのインターフェース:理解、計画、委任、検証

ベンダーニュートラルクラウドプロバイダーとローカルモデルを、強みと価格に応じて組み合わせ

ローカルファーストプロジェクト、実行履歴、ナレッジ、監査データはお使いの端末に残ります

テレメトリ

主張ではなく、実測値

Argoが測定するのは、トークン数ではなく、採用された結果あたりのコストです。これらの数値は、実際の導入環境から得られる匿名化されたオプトイン型テレメトリに基づきます:集計された数値のみで、プロジェクトの内容が含まれることはありません。

表示するには匿名化された利用データがまだ十分ではありません — 最低限のサンプルサイズに達し次第、数値が表示されます。

ポジショニング

単一のエージェントは、もっともらしい解決策をすばやく提示できます。しかし、もっともらしさは信頼性ではありません。Argoは、計画、実装、レビュー、承認をそれぞれ独立した責任として扱います — 優れたチームがそうするように。

オーケストレーション

Argoはタスクを分解し、専門特化した役割に振り分け、何かを書き始める前に互いに検証させ合います。これにより、単一のエージェントでは見落とされる弱点が明らかになります。

コントロール

変更はまず隔離された環境でパッチとして生成され、レビューを経てから初めて適用されます。Argoが自動で行ってよい範囲はお客様が決定し、重要な操作は常に特別な保護のもとに置かれます。

追跡可能性

すべての実行について、何が起きたかが記録されます:どのコンテキストが使われたか、どのモデルが使われたか、どのようなコストが発生したか、どのチェックが行われたか。数か月後であっても、なぜその判断がなされたのかを追跡できます。

仕組み

目標を自然言語で説明するだけです。Argoはそれを計画へと変換し、適切なエージェントをオーケストレーションし、単に完成したように見えるだけでなく、実際に検証済みの結果を届けます。

CEO AI
タスクを理解し、計画とタスクグラフを構築

エージェントチーム
アーキテクチャ、開発、QA、ドキュメント — 構造化された討議を伴う

検証
テスト、レビュー、独立した検証機構、修復の実行

結果
検証済みのパッチ、判断根拠、そして完全な監査証跡

経済性

Argoは1つのタスクに対して単純なチャットよりも多くのトークンを消費することが多いですが、それでも結果的に安く済みます。定型的な作業は安価またはローカルのモデルで処理し、高価なフロンティアモデルは、その付加価値が追加コストに見合う場合にのみ使用されます。

定型作業
コンテキスト検索、ドキュメント、簡単なチェック → 安価またはローカルのモデル

高難度の作業
アーキテクチャ、複雑な実装、根本原因分析 → 高性能なモデル

安全策
測定可能な価値がある場合にのみ検証とエスカレーションを実施

次のステップ

手戻りの削減、レビュー時間の削減、結果への信頼の向上 — それが、単一のエージェントとチームとの違いです。

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