複数の AI ウィンドウを手作業で操作
- タブ間で文脈を手作業でコピー
- 出力を別のモデルに貼り付けてチェック
- サブスクの上限に達したら最初からやり直し
- 結論がチャット履歴のあちこちに散らばる
自分のサブスクリプションや API キーを使用 · クライアントはオープンソース
タスクを分割し、並行して進め、互いに議論し、チェックし合います。 各ステップで使うモデルも、実行する接続先コンピューターも、すべてあなたが選べます。
これまで複数のタブを行き来して行っていた作業が、あなたが定義した Agent たちとのひとつの会話にまとまります。
各 Agent は名前、役割、モデル、記憶を保持し、使い込むほどあなたを理解します。来週呼び出しても、変わらずその Agent です。
一度「日本語で回答し、結論から先に書いて」と伝えれば、新しい会話でもそのまま従います。モデルを変えても最初から教え直す必要はありません。
ひとつの作業が終われば次の Agent が自然に引き継ぎ、他社モデルに品質チェックを任せることも可能です。一言指示を出したら、別の作業に移れます。
どのステップをどのモデルが担当し、どのマシンで実行するかは自由です。モデル：契約中のサブスク、持ち込み API キー（BYOK）、ローカルモデル。マシン：Mac、Linux、自前のサーバー。
タスクを複数の Agent に分担させる、ひとつの質問を複数モデルへ同時に投げる、または各自で回答させてから突き合わせ、食い違いも記録としてそのまま残す。フローチャートを描く必要はありません。
よくある流れ：強いモデルが計画し、他の Agent が並行で開発し、独立した Agent がレビューし、合格するまで差し戻す。唯一のやり方ではありません。
毎日 AI を使う多くの人にとって、次の三つはすでに当たり前になっています。
複数の AI のサブスクリプションや API キーを持ち、得意なことで使い分けている人は少なくありません。足りないのは、それらを一緒に働かせる仕組みです。
計画から実装、自己チェックまで、一つの Agent が自分で仕事をやり切れるようになりました。次は、Agent 同士で引き継ぐことです。
ノート PC、デスクトップ、サーバー、スマートフォン。仕事は、ファイルとツールがあるそのマシンで動くべきです。
AI は調査、実装、比較、検証、そして並行しての進行を担えます。
なぜそれを作るのか。何が良いものなのか。あなたが本当に生み出したいものは何か。
それを決めるのは、いつだってあなたです。
オープンソースクライアント · 公開ソースと一致するリリース · 手持ちのサブスクまたは BYOK を利用可能 · ソースコードを見る
それらは単一の Agent に機能を追加するものです。Nolo はチーム全体を管理します：誰が担当し、誰のサブスクを使い、どのマシンで動かし、終わったら誰が引き継ぎ、誰がレビューするかを担います。
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