そういうわけで、ここ最近ずっとChatGPTなんかを使って色々やっているのですが……
AI、もうかなり賢いですよね。
調べ物もするし、文章も書くし、プログラムも作る。
最近だとGoogle Driveなんかにもつながって、メールを見たり、ファイルを直したりまでできる。
……なのですが。
使えば使うほど、
「なんで毎回AIに自分のことやタスクの進め方を説明してるんだ？」
という感じになってきました（笑）
「前にこの話したよね」
「この設定は前にも決めた」
「この商品は前に調べた」
「昨日の続きからやって」
みたいな話です。
もちろんAIにもメモリ機能はあります。
でもChatGPTに覚えさせた情報は基本的にChatGPTの中にあるし、Claudeに移ればまた別、Geminiに移ればまた別。
AIを乗り換えるたびに、利用者のほうまで初期化される。
……いや、逆じゃないの？
と思ったわけです。
なら「AIの中だけに覚えさせる」というのをやめれば良い
そういうわけで作り始めたのが、
AgentOS-Cです。
名前だけ聞くと大げさですが、やっていること自体はそれほど特殊ではありません。
考え方は、
AIごとに自分を覚えさせるのではなく、自分の側に知識・手順・作業状態を残す場所＝AgentOS-Cを持って、AIのほうをそこへ接続する。
AIを替えても、こちら側は替えない(経験値を残す)。
これだけです。
自分の、
- 知識
- 判断
- 過去に決めたこと
- 作業手順
- 作業の途中状態
- 購入履歴
- 調査結果
なんかを、AIの中だけではなく外部のナレッジベースに置いておく。
で、ChatGPTでもClaudeでもGeminiでも、必要ならそこを見に行ってもらう。
AIは交換できる構造です。
そうするとChatGPTから別のAIに変わっても、自分の知識や作業環境は残ります。
玄人のAI運用では、すでに似たことをやっている
AIをかなり使い込んでいる人を見ると、単にチャットしているだけではなく、
- 外部に資料や知識を置く
- AIに手順書を読ませる
- 作業状態をファイルへ残す
- 必要な情報だけをAIへ渡す
- 複数のAIを使い分ける
みたいなことを、各自で工夫してやっています。
AgentOS-Cは発明ではありません。
むしろ、
玄人が個別に組んでいるAI運用を、詳しくない人でも「実行」と言えば始められる形にまとめたい。
というものです。
「前の続きやって」「前に言った通りやって」が通じるようになった
始めの話に戻ってきましたが、やりたかったのがこれ。
「前の続きやって」
「前に決めたやり方でやって」
便利な言葉なんですが、普通のチャットだと「前」がどこまで残っているか怪しい。
なのでAgentOS-Cでは、
BUILD_PLAN
というファイルに、
- 今回の目的
- 決めた進め方
- どこまで終わったか
- 何がまだか
- 何に失敗したか
- 次はどこからか
みたいな状態を残します。
これならAIを変えても、
「はいはい、この続きをやるのね」
と再開しやすい。
要するに、知識だけではなくて、作業のルールや経過も保存したいという話です。
少なくとも今の僕の環境では、「前の続きやって」がかなり普通に通じるようになっています。
そしてこれを簡単に(最後に書きますが無課金でも)実現しようとしています
AgentOS-Cでは設計書兼指示書※をAIに渡して、
※直接DLリンクGitHubのページはこちら
「実行」と送る。
AIが、
「どこに保存します？」
と聞く。
保存先を決めたらAIが推奨案を出す。
問題なければ、
「進めて」と送る。
基本的にはそれで作らせる方向にしています。
（クラウドへ直接読み書きできないAIでも、とりあえず動く形にはしてあります）
技術的には「ただのフォルダ整理では？」
(ここは一般の人には特に関係が無いので読み流してください)
……という話なんですが。
見た目だけなら、まあ結構フォルダ整理です（笑）
Markdownを置いて、情報源を分けて、履歴を残している。
使っている考え方も、玄人の人たちがすでに考えてくれている様々なアイデア
PARA、Zettelkasten、RAG、Docs as Code、Event Log、AI Memory、Cloud Storageなど、既にある考え方ばかりです。
AgentOS-Cで新しいものを作ろうとしているのは「部品」ではなく、
普通の人がAIとの「二つの命令だけで使えるようにまとめる」部分です。
昔のコンピューターも、CPUやメモリやディスクが発明されたから突然みんな使えるようになったわけではありません。
色んな部品をまとめて、「とりあえずこれを使えば動く」
という環境ができて普及した。
今のAIも「部品はかなり揃っているのに、普通の人がそのまま使える形にはまだまとまっていない。」そこが少し似ている気がしています。
つまり、ユーザーに設計させたら誰も使わない
ここは結構重要で、
「まずナレッジベースの構造を決めてください」
「ID体系を決めてください」
「RAGの構成を決めてください」
なんて言われたら、
普通はやりません（笑）
（YouTubeで詳細な説明動画があってもわざわざやるのは……少数派でしょう？）
このアイデアでは上で述べたように「AIに1ファイルを添付して「実行」でだいたい自動的に環境を構築する」ことを目指しています(今も僕個人ではとりあえず動いています)。
無料のAIでも一応は動かせるようにしました
クラウドと直接つながるAIなら楽です。
Google DriveなんかにAIが直接読み書きできれば、そのままナレッジベースを更新できます。
問題はAIが無料プランなどで、そこまでできない場合。
これはどうしようもないので、
ZIP一個で往復
というやや力技にしました（笑）
AIが最初にAgentOS-Cを作る
↓
ZIPで受け取る
↓
Google Driveなどに置く
↓
次回そのZIPをAIに渡す
↓
AIが更新したZIPを返す
という方式にしました。
（ちょっと今はまだガタガタすぎて単に「ナレッジベースのバックアップ」程度でしか機能しませんが、対応中です）
→AI無課金ユーザー用はチャットGPTやクロード以外はちょっと機能してるとは言いづらいですが、今のあなたの特徴をバックアップするのには使えるので、良ければこちらを使ってテストしてみて下さい。
「最高の仕組み」より「普通に使える仕組み」AgentOS-C
昔からそうだと思いますが、
スタンダードになるOSは、別に最高性能のOSとは限らないですよね(2026年現在もPCではWindowsがデファクト)。
理論的に最強でも、
「導入が難しい/設定が面倒/説明しにくい」
だと広がらない。
多少妥協していても、
誰でも始められる
事が大事だと思っています。
AgentOS-Cも同じで、究極の個人AI環境を作るというより、
とりあえず多くの人が動かせる最大公約数
を目指しています。
というわけでGitHubに置きました
まだかなり初期段階ですが、GitHubに公開しています。
AgentOS-C
https://github.com/Yosio-DMZ-C/AgentOS-C
とりあえず試すだけなら、
- 設計書をAIに渡す
実行と入力する- あとはAIの質問に答える
という感じです。
完成品を発表した、というよりは、
「これ、普通の人でも本当に使えるところまで持っていけるんじゃない？」
という実験を始めたところです。
……というわけで、
AIと話すだけの使い方から、自分の知識・手順・作業状態を持ったAI環境へ。
詳しい人が個別にやっていることを、詳しくない人でも使えるところまで持っていけないか。
AIごとに自分を作り直すのではなく、自分のAgentOS-CへAIを接続する。
とりあえず僕自身は、「前の続きやって」がかなり普通に通じるようになったので満足しています（笑）
興味があれば、設計書をAIに放り込んで「 実行 」と言ってみてください。
AgentOS-C
https://github.com/Yosio-DMZ-C/AgentOS-C
「ここ面倒」「そんな設計いらんやろ」「AIが言うことを聞かん」みたいな話も大歓迎です。
（問題あればお知らせください）
