AIエージェントの記憶を揮発させない共有メモリ層を設計した

Claude Code 6体によるマルチエージェント「Lady's servants」の5ヶ月運用を振り返り、128コミット・完了タスク265件超の実績から、人間が果たした役割を明示。UX直感からの設計異議、原則の提示、リリース判断など、具体的な「人間が決めた瞬間」から、前提を疑う・体感を代弁する・言語感覚を供給するなど5つの人間にしかできない仕事を抽出。

Agentic Loop 実装でのトークン爆発リスクを、小規模対照実験と実際の大規模タスク生ログで検証。静的ガードレール（テスト・コンパイラ・型チェック等）の導入は、トークン消費量の抑制より反応速度向上に効果があり、無限ループ・コンテキスト溢れという構造的リスクを軽減することが判明。単純な仮説では説明できない実装上の考慮点を実データで示す。

複数の Claude Code セッションを並行実行し、各セッションが独立した git ワークツリーで動作するオープンソースツール shadok-ai が公開された。スケジュール実行時は実際に処理が不要な場合トークンを消費せず、Telegram 連携で外出時も手元のスマートフォンから応答・管理可能。プロファイルベースのアクセス制御とシークレット管理機能で、複数エージェントの安全な運用をサポート。

Anthropic が AI エージェント向けの新仕様「Model Hardware Standard（MHS）」のリサーチプレビューを公開した。MCP がソフトウェア連携を標準化してきたのに対し、MHS は実験装置や製造ラインなどの物理デバイス制御を標準化する新しい領域で、現在は科学研究機関と先進的な製造業者に限定提供される段階。