PilotDeck 2.0がオープンソース化、AIエージェントの記憶とコストを管理

概要

AIエージェントを実際の業務に組み込むと、モデルの賢さだけでは解決できない問題が現れる。複数プロジェクトの情報を混ぜずに管理できるか、過去の記憶を確認できるか、ユーザーが離席している間も処理を続けられるかが重要になる。清華大学THUNLP実験室、面壁智能、OpenBMBなどのチームが公開したオープンソースのPilotDeck 2.0は、こうした運用上の課題に焦点を当てたエージェント基盤である。

主な機能

• プロジェクト単位のワークスペース。 PilotDeckではWorkspaceを基本単位とし、プロジェクトごとにファイルシステム、記憶領域、スキルを分ける。動画編集とiOSゲーム開発のような異なる作業でも文脈を分離でき、資料の混在やタスクの取り違えを抑えられる。
• 確認・編集できる記憶。 記憶の生成、抽出、保存、呼び出しの流れをユーザーに見せ、AIが保存した好みや事実を確認できる。誤りがあれば編集や削除、重要情報の固定が可能だ。Dreamモードはアイドル時に断片的な記憶を整理し、重複を減らす。結果に問題があればロールバックできる。
• 常駐型のバックグラウンド実行。 Always-onモードでは、チャット画面を閉じた後も監視や資料処理などの長時間タスクを続けられる。処理中に追加候補を見つけ、完了後に成果物と進捗・要約レポートを出力する設計だ。
• モデルルーティング。 高度な計画や判断は強力なモデルに任せ、整形、推敲などの定型作業は軽量モデルに振り分ける。報告されたソーシャルメディア運用テストでは、Claude Opus 4.5のみを使った場合の費用が12.58ドルだったのに対し、Opus 4.5とSonnet 4.5を分担させる構成では2.83ドルだった。別の7種類の複雑タスクでは、Sonnet 4.6単体がスコア69.1、費用18.36ドル、Sonnet 4.6とMiniMax-M2.7の組み合わせがスコア70.6、費用3.15ドルとなった。

意義と注意点

PilotDeckの特徴は、チャット機能を増やすことではなく、エージェントの状態管理を仕組み化した点にある。プロジェクトの境界、記憶の履歴、継続タスク、モデル選択をまとめて管理できる。MCPを標準でサポートし、Web、CLI、企業向けメッセンジャーから同じロジックにアクセスできる点も、既存のツール連携に有利だ。

一方、示された数値はチームが説明した特定の評価結果であり、すべての環境で同じ効果が出るとは限らない。実際の費用はモデル価格、タスク分割、ツール呼び出し、再試行回数に左右される。AGPL-3.0で公開され、macOS、Linux、Windows、Dockerに対応しているため、自分のワークフローで検証したい利用者向けの選択肢となる。

出典：量子位