AI を実際につくっている人たちが今日話したこと。1 ページ、約 5 分。
Anthropic が Claude Code 向けの Projects をリリースし、開発に関わった3人が揃って、セッションを大量に抱え込むより永続する agent を1つ持つほうがいい理由を語った一日だった。Aaron Levie は token の行き先に数字を与えている。agent はすでに inference の大半を占めていて、遠からずほぼ全部になる。Vercel のデプロイ曲線も供給側から同じことを示す。最初の10年で10億回だったデプロイが、直近の10か月で14億回だ。
agent はすでに inference の過半を占め、ほぼ全量へ向かっている
Levie の主張は、token の構成比はもう逆転した、というものだ。今日の inference を食っているのは chat 欄に打ち込む人間ではなく agent であり、1〜2年のうちにそれがほぼ全量になる。彼が agent に吸い込まれると見ているのは、地味で膨大な仕事だ。あらゆるコード変更をセキュリティ観点で読むこと、workflow の内部でデータを処理すること、採用や新規開拓のリサーチの大半、そして世界中のあらゆるシステムが吐くイベントストリームとログの全件レビュー。根拠は予測ではなく実体験で、この1週間だけでも彼は、1か月前には技術的に不可能だった workflow をいくつも立ち上げている。
プロジェクトのスレッドはクラウドで動いてメモリを共有、ローカルアクセスは近日対応
プロジェクト内の各スレッドは共有メモリに書き込み、同時にそこから引き出す。だからリリースが金曜にずれ込んだことや、billing サービスに触る前に誰に確認すべきかといったことを Claude が覚えている。プロジェクトのライブラリには、自分が追加したファイルと Claude が作ったファイルが並んで置かれる。現時点のトレードオフはこうだ。スレッドはクラウドで実行されるのでマシンの電源を落としても走り続けるが、ローカルのファイルやツール、社内ネットワークにはまだ届かない。既存の Pro と Max のプロジェクトは、順次提供が届くまでこれまで通り動く。
Vercel、10年かけての10億デプロイが10か月で24億に
Rauch は、来年1年で生まれるソフトウェアがコンピューティングの歴史全体を上回ると見ている。その先行指標が手元にある。Vercel は最初の10億デプロイに10年かかったが、直近の10か月でさらに14億を積み上げた。新しく増えた物量の多くは、ごく小さく、個人的で、使い捨てですらあるソフトウェアだ。JavaScript を少し足した HTML ファイル、レポート、料金計算ツール、スライド。成果物のデプロイ時間は、アップロードからドメイン割り当て、グローバル伝搬まで含めて今や1秒で、そこには CDN、ファイアウォール、イミュータブルデプロイ、可観測性、ロールバックが入っている。緊急ホットフィックス用に、空いている中で最速のビルドマシンを掴む `vercel --turbo --prod` も新しく加わった。
1人で回す自走サイトが、被リンクゼロで1日6,000インプレッションに
1年かけて自走する企業向けプロダクトを試したが基準を満たすものが一つもなかったので、Kothari は自分で作った。nosugarforkids は子ども向けの健康的なおやつのカタログで、栄養素ベースのティアリストと、給食やおやつ箱の提案をするチャット UI を備える。Claude の agent が1日1回起きてきて、新商品をチェックし、消えた商品を整理し、DataForSEO と Search Console から実績を引き、新しい記事を書いて手を入れ、今では被リンク獲得のために媒体へ売り込みまでやる。しかもスロップを混ぜないよう気を配りながらだ。被リンクもソーシャルの露出もないまま、オーガニックで1日およそ6,000インプレッション、60クリックまで伸びた。自分の agent を向けたい人のために、MCP と WebMCP も用意されている。
Google Labs、最大5人の家族の段取りを引き受ける agent を公開
新しい CC は、家庭内の調整にまっすぐ照準を合わせた AI agent だ。最大5人まで対応し、朝には共有の「Your Day Ahead」ブリーフをメールで届け、共有の Google Calendar と Tasks に予定と ToDo を自動同期し、週の献立や学用品リストといった依頼を Google Chat で受ける。指示すれば、許可証のような書類の記入もやってくれる。面白いのはメモリの設計で、買い物リストやお気に入りの店のように家族全体に効く情報と、食事制限やタイムゾーンのように個人に紐づく情報を分けて持っている。ウェイトリストは受付中、米国のみ、18歳以上。
Memorable は token を積むのではなく embedding で agent のメモリを解く
Tan は Memorable のメモリへの取り組みを、本当に新しい方向性だと評価している。context に token を積み増すのではなく、embedding で最適化するというアプローチだ。彼は別の投稿でアラインメントにも踏み込み、他のどんな目的でもなく人類に対してアラインすべきだと論じている。
元データは zarazhangrui によるオープンソースプロジェクト follow-builders（MIT ライセンス）から取得しています。要約はそのプロジェクトの公開フィードをもとに LLM が生成し、要約プロンプトも同プロジェクトを改変したものです。上記の各項目は原文にリンクしています。
要約は自動生成です。判断の根拠にする前に原文をご確認ください。