異なるモデルが協力する。主導権は、あなたの手に。

計画、実装、レビューでは、モデルによって得意な進め方が異なります。別々のツールに分かれたままでは、ひとつの目標に向かって協力しにくい。AgentLoom はそこから出発し、利用上限、文脈の継続、席を離れたときの操作にも取り組んでいます。コーディングは、より幅広い仕事を扱うワークスペースの最初の実践の場です。

01 / 仕事に合わせてモデルを選ぶ

異なるモデルが、ひとつのワークスペースで力を発揮できるようにしたいと考えました。リードが目標を分解し、タスクを割り当て、結果を集めます。計画、実装、レビューには、それぞれの仕事への適性、費用、利用可能な状況に応じて異なるモデル構成を使えます。

協力には調整も必要です。担当範囲が曖昧だと編集が重複し、個々のタスクが完了しても全体が成功したとは限りません。誰が何を担当し、どんな結果が出たかを見えるようにし、統合後に確認する仕組みが必要です。

02 / モデルを切り替えても、仕事を続ける

モデルの利用枠を使い切っても、同じセッション内でプロバイダーを切り替え、それまでの文脈を使って続けられます。取り組む対象は、まだ終わっていないタスクのままです。

これとは別に、引き継ぎ文書を作成して関連付けた子セッションを始める継続の仕組みもあります。両者は異なる使い方です。モデルによって文脈の解釈は変わり得るため、継続には文脈と状態を明示的に管理する必要があります。

03 / なぜ MyAgent をつくったのか

自分なりに理解した Agent の構造が、実際に動くシステムとして成り立つか試したいと考えました。また、Claude Code や Codex のような CLI エージェントをインストールしていない人でも、モデルの API キーがあれば AgentLoom を使えるようにしたいと思いました。

将来のプロダクトにも使える、自分で理解し、制御し、調整できるエンジンが欲しかったのです。その分、モデルへの対応、ツール実行、文脈の管理、検証まで、自分で責任を持つことになりました。

ワークスペースとエンジン

担当範囲の概要であり、実行時の構成をすべて示した図ではありません。外部エージェントと MyAgent では実行経路が異なります。

04 / 席を離れても、状況を把握して操作する

タスクには時間がかかりますが、その間ずっと机に向かっていたいわけではありません。Remote Control なら QR コードでスマートフォンのブラウザーをペアリングし、VPN を設定せずにセッションの確認、メッセージ送信、手順の承認、作業の停止ができます。

作業を実行するのは引き続きデスクトップで、オンラインのままにする必要があります。中継サーバーが異なるネットワークの端末をつなぎ、エンドツーエンド暗号化された内容を転送しますが、接続メタデータは扱います。利便性、操作権、ネットワークの境界を一緒に考えています。

05 / 作業が終わったと、どう判断するか

同じ実行環境でも、モデルによって振る舞いは異なります。情報を多く集めるモデルも、早く行動するモデルもあります。実際のタスクを通して、いつツールや文脈を調整すべきか、いつ結果をもっと明確に検証すべきかを学びました。

モデルの完了メッセージは、結果を確認するきっかけです。ツール呼び出しの成功や不十分な自己テストだけでは、ユーザーの問題が解決したとは言えません。受け入れの判断は、元のタスクと確認できる成果に立ち返る必要があります。

現在のプロダクトにつながったこと

AgentLoom はダウンロード可能で、私自身の日々の仕事にも使っています。MyAgent は後に LoomVoice のバックグラウンド処理にも再利用しました。これは具体的な成果です。一方、より多くの人が使えるよう、導入を簡単にする課題は残っています。