小さなザリガニ」は冷めてしまったのか？
2026年初頭に中国全土で突如として流行したオープンクローは、すでに冷めてしまったようだ。.
以前は徹夜でOpenClawを改造していた私の周りの友人たちも、今はそっと脇に置いている。かつて、GitHubでかつてないスピードで爆発的に広まったと言われたこのプロジェクトは、今や注目度という点ではほとんど氷点下まで落ちてしまった。.
オープンクローはすでに歴史的使命を終えたのかもしれない。.
それはまるでハリケーンのようにやってきて、初めてエージェントのパラダイムを世間に知らしめた。AIはあなたと会話するだけのチャットボットではありません。AIはあなたと会話するだけのチャットボットではないのです。.
しかし、オープンクローはLinuxにはならなかった。.
走るのが早すぎたのだ。深いコードバリアと強力な生態系を構築するのに十分な時間がないうちに、すでに浜辺に押し出されていた。.
では、生産性を向上させるために本当にエージェントを必要としている人たちは、今どんな新しいツールを使っているのだろうか？
最近、インテリジェント・エージェント・オペレーティング・システム パイロットデッキ がひっそりとコミュニティに公開された。これは清華大学THUNLPラボ、ModelBest、OpenBMB、AI9starsによって共同開発され、オープンソース化された。.
OpenClawがギーク・ロマンティックな “大きなおもちゃ ”だとすれば、この “清華のトップ・スチューデント ”はどちらかというと エージェント・コラボレーション・コックピット 真の生産性のために作られた。.
PilotDeck Agent OS：ミルクティーゲームからデータダッシュボードへ
PilotDeckは、表面だけを味わった初期のエージェントと何が違うのでしょうか？
いくつかの非常に直接的なテストを見てみよう。.
同時に2つのWorkSpacesを開いた。1つはゲームを作るのに使い、もう1つはデータの視覚化に使った。.
その後、2人を一緒に走らせ、持ちこたえられるかどうかを確かめた。.
ミルクティー専門店を作るシミュレーションゲーム
最初のワークスペースでは、1つの文章を入力した：
“ミルクティー・ショップのための小さなシミュレーション経営ゲームを作ってください。仕入れ、価格設定、待ち行列のシステムが必要。顧客は価格と評判に基づいて買うかどうかを決める。”
プロンプトが入力されると、PilotDeckはミルクティーショップシミュレーションゲームの非常に詳細なプランを生成した。.
ゲームデザインの核となるループを分解し、5種類のミルクティーからなる製品ラインを設計し、仕入れシステム、価格システム、顧客と待ち行列のシステム、財務システムなどを構築した。.
技術的な部分では、事前に新鮮なカードスタイルのUIレイアウトを計画し、主要なJSモジュールと実装ステップを書き込んでいた。.
結局、ミルクティー・ショップのゲームがオンラインでプレイできるようになった。.
対話型AI資金調達ダッシュボードの作成
2つ目のワークスペースはまったく違う方向に進んだ。.
“グローバルAI企業の資金調達データ群です。インタラクティブなデータ可視化ダッシュボードを作るのを手伝ってください。アニメーション効果があり、マウスホバーで詳細を表示する必要があります。”
このタスクでは、PilotDeckは4つのチャートを使って、資金調達総額上位10社、北米／欧州／アジアの資金調達シェア、一般AI／エンタープライズAI／ジェネレーティブAIのトラック分布を示した。.
最終的な可視化ダッシュボードは、さまざまな地域のAI企業の資金調達データを明確に示した。.
この2つのタスクは同時に実行された。.
ひとつはゲームのロジックを書くことだった。.
もうひとつはグラフを描くことだった。.
互いに干渉することはなかった。.
プログラマー性格診断テストの作成
そのあと、もうひとつ純粋に楽しい仕事が加わった。.
“10問の質問でプログラマーの性格テストを作ってください。あなたがどのようなプログラマーの性格かをテストし、結果ページとシェアカードを含めること。”
PilotDeckは、実際の開発現場に近い10問の選択式問題を作成した。その結果を6つのタイプに分類した：
建築家 🏛️ / 煉瓦職人🧱 / 完璧主義者✨ / マジシャン🧙 / 伝道師📣 / 哲学者📣🤔。
ビジュアルスタイルはGitHubのダークテーマとJetBrains Mono等幅フォントを使用。技術的な印象が強い。.
10問の質問を終えた最終結果は、私がブリック・ムーバーであることを示していた。.
経営ゲームからデータ・ダッシュボード、小さなソーシャル・アプリまで、その幅は正直言って少しばかし広い。.
しかしPilotDeckでは、各プロジェクトは独立したWorkSpaceです。それぞれが独自のタスクを実行します。.
PilotDeck WorkSpace：単なるフォルダの分離ではない
タスクが終わった後、私たちはもっと面白いことをした。.
2つのプロジェクトのメモリーパネルを別々に開いた。.
ミルクティーショップのプロジェクトでは、メモリにゲームロジック、UIスタイル、ゲームプレイパラメータが格納されていた。.
データ・ダッシュボード・プロジェクトでは、メモリにチャートの種類、配色、データ処理ロジックが格納されている。.
この2つの間には、記憶の欠片も混じっていなかった。.
これがPilotDeck WorkSpaceと他の多くのツールとの最も基本的な違いでしょう。.
Claude Coworkはプロジェクト分離のためにProjectsを導入し、CursorにもWorkspaceがある。CursorにもWorkspaceがあるが、これらの分離はまだ “フォルダ＋ルール ”のようなものだ。”
メモリは見えにくく、修正しにくい。スキルは使えば使うほど進化するものではない。また、どのプロジェクトがどれだけのコストを費やしたのか、あまり明確ではない。.
パイロットデッキはプロジェクトごとに完全な「作業小屋」を作ります。このキャビンの中には3つの層があります。.
専用ファイルシステム
このプロジェクトに属するファイルと、AIが生成したファイルは明確に分けられている。.
専用メモリー
プロジェクト・メモリーは、プロジェクトの定義と進捗を記録する。.
コラボレーション・フィードバックはあなたの好みを記録します。.
そのすべてを閲覧、編集し、出典をたどることができる。.
専用スキル
Skillアプリストアは、ワンクリックで対応するWorkSpaceにスキルをインストールできる。.
例えば ゲーム・アセット・ファインダー をWorkSpaceにインストールする。 ミニマックスPDF を文書作成WorkSpaceに追加する。.
他のワークスペースは、フォルダと静的ルールになる。.
PilotDeckのWorkSpaceは、AIのための完全な生活環境のようなものだ。.
PilotDeck トークン・ルーティング：結果を失うことなくコストを削減
エージェント・ツールには、ある公然の秘密がある。.
使い心地はいいんだけど、お札が出てくると怖いんだ。.
全タスクで最強モデルを走らせると、トークンの消費が早い。タクシーに乗るより高く感じることもある。.
一般的な解決策は、モデルを手動で切り替えることです。簡単な質問には安価なモデルを使い、複雑な作業には高価なモデルに切り替える。.
しかし、この切り替え自体も煩わしい。.
PilotDeckは一連のインテリジェント・ルーティングを使用しており、そのアプローチは市場に出回っている一般的なソリューションとは全く同じではない。.
リクエストではなくサブエージェントによるルーティング
最も重要なデザイン上の決断はここにある。.
多くのルーティングソリューションはリクエストレベルでモデルを切り替える。すべてのリクエストは個別に判断され、モデルに割り当てられる。.
問題は、頻繁にモデルを切り替えるとKVキャッシュが壊れてしまうことだ。モデルを変えるということは、毎回ファイルを読み直すことを意味するようなものだ。推論の効率は下がるかもしれない。.
PilotDeck はサブエージェントレベルでルーティングを行います。.
複雑なタスクがいくつかのサブタスクに分割された後、サブエージェント全体が1つのモデルに割り当てられ、最後まで実行される。このサブエージェント内のコンテキストキャッシュは連続したままです。.
つまり、節約できるのはトークンのコストだけでなく、スイッチの切り替えによって生じるパフォーマンスの損失でもある。.
さまざまなタスクに対応する柔軟なルーティングルール
パイロットデッキはまた、“高価なモデルは難しい仕事を、安価なモデルは単純な仕事を ”といった固定されたルーティングルールよりも柔軟性がある。”
ルーティング戦略を調整するためのルールとプロンプトをサポートしている。.
どのタイプのタスクがどのモデルを使うべきかを定義できる。自然言語でそれを伝えることもできる：
“「コード関連のサブタスクはクロード・オーパスを使い、テキスト処理はより安価なモデルを使う」。”
ルーティングパネルを開くと、すべてのセッションが、複雑、単純、中程度のどれに分類されるのか、実際にいくらかかったのか、ルーティングなしでいくらかかるのかが明確にリストアップされている。.
例えば、プログラマーの性格診断アプリでは、ルーティングなしだと$10.97かかる。ルーティングをオンにすると、実際のコストはわずか$1.42となった。.
つまり、$9.55、約75%を節約したことになる。.
研究チームはさらに大規模なテストも行った。.
ソーシャルメディアシナリオ、例えば小洪水のコンテンツ生成では、ルーティングコストは$2.83。ルーティングなしだと$12.58。約70%の節約になった。.
多言語ポッドキャスト処理、財務分析、コード文書化など、より複雑なタスクシナリオでは、メインのソネット4.6＋サブのMiniMax-M2.7の組み合わせで$3.15、スコアは70.6。.
ソネット4.6だけで$18.36、スコアは69.1。.
値段は6分の1程度だったが、結果はさらに少し良かった。.
もちろん、最強のパフォーマンスだけにこだわるのであれば、ルーティングをオフにし、最強のモデルを全プロセスに使用することもできる。.
選択はまだあなた次第だ。.
プライバシーとコスト管理のためのローカルモデル
PilotDeckのルーティングは、ローカルモデルをサブエージェントとして接続することもできます。.
つまり、機密データが自分のマシンから離れる必要がないのだ。.
タスクによっては、どのツールが必要かを判断し、その作業を行うオンデバイス・モデルを自動的にデプロイすることもできる。例えば、多言語ポッドキャスト処理では、音声を生成するためにVoxCPMを自分でインストールすることもできる。.
クラウドモデルは思考を担当し、ローカルモデルは実行を担当することができる。.
こうすることで、コスト削減とプライバシーの保護が両立する。.
パイロットデッキ・メモリーAIの脳を開いて編集する
今日、エージェント・メモリはもはや昔のような完全なブラックボックスではない。.
しかし、多くのツールでは、AIが何を記憶したのか、いつ記憶したのか、正しく記憶したのかは、まだ十分に明らかになっていない。.
PilotDeckのWorkSpaceは違う答えを出している。.
フォルダを開くだけではない。エージェントの生活環境全体を開くのだ。.
メモリーパネルを開くと、すべてのメモリーにタイムスタンプ、ソースパス、タイプが表示される。.
プロジェクト・メモリーは、プロジェクトの核となる定義を記録する。.
コラボレーション・フィードバックは、あなたの配信設定を記録します。.
もし何か間違ったことを覚えていたら、クリックして編集することができる。.
メモリの競合がある場合は、間違った方を直接削除することができます。.
会話を再開する必要もないし、最初から好みを伝える必要もない。.
夢のメモリー機構
パイロットデッキにはドリームと呼ばれる仕組みもある。.
アイドル時間中、AIはバックグラウンドで自身のメモリを自動的に見直し、整理する。.
日中に働き、夜に消化される。.
メモリーパネルには、メモリードリームボタンとロールバックラストドリームボタンがあります。.
ドリームが何かを間違って整理してしまっても、ワンクリックで前の状態に戻すことができる。.
ホワイトボックス・メモリーの最終結果はシンプルだ：
AIは使えば使うほど、あなたの習慣に従うようになる。.
あなたの設定はフィードバック・メモリーに保存されます。あなたはそれを見ることができ、それらを調整することができます。.
あなたが何を望んでいるかを推測するためにAIに頼るのではない。.
あなたがそれを伝える。それが明確に記録される。次は、それに従う。.
PilotDeckが真の生産性向上ツールに感じられる理由
誰もが驚いた初期のChatGPTから、オタクのおもちゃのようにエージェントの能力の限界を試したOpenClawのようなツールまで、大型モデルの波を振り返ると、エージェントの形は非常に速く変化してきた。.
しかし、コスト、分離、メモリーといった問題がひとつずつ解決されて初めて、アジェントは “面白いデモ ”から “使える生産性ツール ”へと進化することができる。”
PilotDeckの独立したWorkSpace、制御可能なホワイトボックス・メモリー、入念なインテリジェント・ルーティング戦略は、「1人で1つのAI軍団」というアイデアを現実に近づけている。.
さらに重要なのは、この “六角形の戦士 ”が、高価な企業向け有料ウォールに閉じ込められていないことだ。.
完全なオープンソースを選択した。.
基礎となるルーティング・ロジックであれ、ワークスペース・アーキテクチャであれ、コードはすでにオープンに配置されている。.
だから、もしあなたが、手を抜いたマネージャーとはどんなものかを感じたいのなら、あるいはソースコードを開いて自分のサイバーチームを改造したいのなら、PilotDeckは真剣に検討する価値があるだろう。.
