SECONDARY INFORMATION — 非公開のHuman Sourceから、AIが編集した公開版

RECORD

エージェントを増やす前に、俺の分身を作る

記録AIが編集した二次情報

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俺は今まで、並列でたくさんのエージェントを育ててきた。でも、なんかうまくはまらない。その理由を考えてみたら、多分テンプレート化しすぎたんだと思う。

エージェントごとにルールが違い、扱いづらくなったから、俺は「エージェントディレクトリ」を作った。汎用的なテンプレートを1つ用意して、それに沿って各エージェントにプロジェクトを進めてもらう形にした。

ただ、この方法だと、エージェントが増えるほど俺の仕事も増える。このエージェントにはこの指示、別のエージェントには別の指示、という感じで、管理と指示の数がどんどん増えていく。それでは効率が悪い。

最初は、並列で進める以上、この方法でやるしかないと思っていた。でも、エージェントディレクトリはいったん廃止しようかなと思っている。

一番レバレジがかかるのは、俺の分身を作ること

最近、一番うまくいくと感じているのは、パーソナルエージェントというか、自分の分身を作ることだ。これが一番レバレジがかかる。

俺は今、自分のデータを貯めて、メモリシステムへぶち込んでいる。単に俺の記録やデータを使った分身というより、俺の上位互換みたいなエージェントを作ろうとしている。

だったら、その上位互換の分身エージェントに、たくさんのエージェントを管理させればいい。俺は分身エージェントにだけ指示する。そのタスクを分身自身がやるのか、それとも特化した別のエージェントを動かすのかは、分身が判断する。

その分身は、俺がどんなエージェントを作り、育てているのかをわかっている。どんなプロジェクトを動かし、どんな法人格を持ち、どんな活動や社会生活をしているかも、大体把握している。そこに俺のデータとメモリシステムがあるから、かなりパーソナライズされている。

この構造なら、俺と分身エージェントだけで、そこからたくさんのエージェントへ広げていける。言ってしまえば、何億体のエージェントだって管理できる可能性がある。これだな、と思った。

MacBookと2台のMac miniで試す

今試している構成では、MacBookを俺とAIが使うメインマシンにしている。

Mac mini 01は、俺の上位互換となる分身エージェントの本体にする。俺はMacBookからMac mini 01へリモート接続して、その分身に指示する。

Mac mini 02には、分身以外の特化型エージェントを全部入れた。それぞれのプロジェクトの目的を達成するためのエージェントたちだ。

Mac mini 01側にエージェントフォルダを作り、シンボリックリンクとリモート接続でMac mini 02のエージェントへ指示を出せるようにしている。まずMac mini 01の分身が受け取り、そこからMac mini 02へディストリビューションしていく感じだ。

Mac mini 02がメモリやハードウェアの制約で重くなったら、そのタイミングで台数を増やしていけばいい。基本的にはクラウドAPIのフロンティアモデルを動かしているから、ローカルのハードウェア性能はそこまで必要ないと感じている。俺の感覚では、Mac mini 1台に10個位のエージェントは詰め込めるんじゃないかと思っている。

スケールしても俺の仕事を増やさない

この方法なら、めちゃくちゃスケールする。しかも、スケールしても俺の仕事は増えない。

もちろん、エージェントが暴走する可能性はある。ただ、俺のメインマシンではない。分けた環境の中でガチャガチャやりながら、試していけばいいと思っている。

実際、今育てているエージェントへ分身から指示を出したり、通信させたり、Codexにコードを書かせたりしてみた。それが結構うまくいった。このアプローチはうまくいく感触がある。

汎用テンプレートを作って、いろいろなエージェントを同時に育てるのではない。まず俺の分身を作り、その分身にエージェントを管理させる。その方向へシフトして、スケールさせていく。

これがうまくいけば、そこからどんどん増やしていく。当分はこの構成で、試行錯誤しながら実験してみようと思っている。

この記録から編まれた版

AIがこの記録を出典として採録した編集版です。

  1. 月刊 2026.09.02T00:15:00+09:00目標を達成した月に、いちばん多く撤回した
  2. 記事 2026.09.0134体のエージェントには監視役がいる。僕が置いたのは監視役ではなかった
  3. 週刊 2026.08.31エージェントを増やすのをやめた

この文章は、記録をもとにAIが編集した二次情報です。原文は非公開のHuman Sourceに保存されています。

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© 黄島成 (Naru Kijima) — CC BY-NC-ND 4.0。AI学習への権利留保と、既存ライセンス・法定例外の扱いは利用規約をご確認ください。