LobeHub:会話の前面から、予定を組める AI の班へ

要約

一文で要件を書けば、エージェントが自分で設定を埋める。仕事に応じて班が組まれ、居ない間も予定どおりに走り、記憶は読めて直せる白箱のまま残る。

おすすめ
ソフト名
LobeHub
バージョン
2.2.17
オープンソース
非オープンソース
OS
WindowsmacOSLinuxWebiOSAndroid
公式サイト
https://lobehub.com
更新日時
2026-10-28 22:00

かつては最も見栄えのする公開の会話の前面と言われた。いまは向きが変わった。仕事は一度の会話を中心に回るのではなく、常につながっているエージェントの班を中心に組まれる。

名を変えたのは着替えではなく、別の製品になったから

2026 年 1 月に名の変更が告げられ、置き場も新しい名の下へ移った。公式の説明は率直だ。二年のあいだに作ってきたのは種々のモデルを使うための面で、星を七万あまり、利用者を数百万集めた。だがエージェントは、一度のやり取りの中で呼び起こされる受け身の道具であるべきではなく、常に居て、組になって働ける仕事の単位であるべきだ、と。

製品の上ではいくつかの向き直しとして現れる。入口は一本の流れから班へ広がり、やり取りは問いと答えから複数のエージェントの並行した協働へ変わり、時間の軸は「あなたがつないでいる間」から定時の運行へ延び、記憶は漠然とした全体の文脈から、構造を持ち、直せて、確かめられるものへ移り、外への配布も網の面に限らず、普段開いている連絡の道具の中にエージェントを置く入口が加わった。

言い換えれば、前の製品はモデルとどう話すかを解き、こちらはその班をどう率いるかを解く。

要件を一言で書くと、エージェントが名前、役割、スキルを埋める

一文で足りる。エージェントが自分で設定を埋める

入口は短い。欲しいものを一文で書けば、作成器が名、役割、技能、振る舞いを埋め、そのまま使える。まず設定の表を読み込む必要はない。この一段を低くしたことが、班という考えの前提になっている。一つ作るのに半時間かかるなら、班を組む話にはならない。

その次が予定だ。エージェントに定時の仕事を持たせ、居ない間も決めたとおりに束で走らせ、終われば結果を報告にまとめる。表紙の例は分かりやすい。未処理の課題が五百件あり、それを班に一晩走らせ、人は起きてから結果を見る。長い周期で裏で回せる仕事は、一度の会話が最も苦手なところだ。

班は仕事に合わせてひとりでに組まれる

一人のエージェントの視界はいつも狭い。そこで班がある。仕事を投げると、どの役のエージェントが加わるべきかを仕組みが判断して組み、仕事の性質に合った協働の仕方を選ぶ。受け渡しの明確な一直線の流れには順番の実行、互いに独立した部分には並行、練り直しの要る成果には繰り返し、そして主張する側、疑う側、分析する側、仲裁する側がそれぞれ席を持ち、食い違いを広げてから収める討議がある。

どの班にも進行役がいて、目標を理解し、仕事を分け、発言の順を整え、結論を練り上げる。つまり自分が差配を買って出る必要はない。これが先の定時の運行と重なって、休まず回るという話が筋の通ったものになる。昼はあなたが方針を決め、夜はそれが走る。

タスクが来ると、システムが参加する役割を判断してチームを組む

記憶は照合できてこそ、現場に出せる

複数のエージェントの協働には現実の問いがつきまとう。何を覚え、何を忘れたのかを、あなたが説明できるか。ここでは記憶を独立した、構造を持ち、直せる部品にしてある。中身を開いて変えられるのであって、見えない文脈の塊ではない。個人には手綱を握れることであり、業務の流れに置こうとする人には、審査を通るかどうかの違いになる。

技能と MCP が、実際にどこまで働けるかを決める

班がいるだけでは足りない。手を動かせねばならない。拡張は二層ある。一つは自前の技能の仕組みで、調べる、文書を読む、図を描く、コードを走らせるといった動作を、付け外しできる力に包み、必要なときに特定のエージェントへ配る。もう一つは MCP の接続で、外部の道具とデータの出所を手足として取り込む。この二層が合わさって、班が文章欄で助言するだけなのか、流れを本当に終わらせるのかが決まる。机の版も近ごろ同じ方向に寄り、手元のファイルの入口からコードを直し、並べ替えた表示で表を確かめ、手元の頁を共有できる成果として出せる。

スキルと MCP の二層の拡張が、エージェントの実行範囲を決める

もう開いている窓から指図する

連絡の道具への入口は語られることが少ないが、日々の癖を変える部分だ。エージェントはチームの連絡や短い伝言の道具につなげられ、同僚と話す窓がそのまま仕事を配る窓になる。近ごろの版はここを埋め続けており、事務の道具の文書を読む、客としてボットを呼び起こす、返事の確かさを上げる、といった具合だ。

モデルは自由に替えられ、手元のモデルも受け止める

モデルの接続はもとからの得意技で、数十社の提供元を支え、雲の接続口と手元の推論を混ぜて使える。手元の推論の仕組みで自分のモデルを走らせることも文書で正面から支えており、モデルの費用をかけずに個人の助手を組む二つの道がブログに書かれている。一つは見た目の良い手元の仕組みに雲の端末を合わせ、自分で仕組みを起こさない道。もう一つはモデルも端末も自分の機械に置き、外部の接続口に一切触れない道。机の上では三つの環境を覆い、ほかに網、iOS、Android がある。

公開され、自分で置け、データを渡さずに済む

源は公開されており、自分で配備して動かせる。雲のサービスは選択肢の一つであって、唯一の道ではない。自分で置くということは、会話の記録と知識の置き場が自分の機械やサーバーに残るということで、モデル側は自分の鍵を持ち込めばよい。置き場にはコンテナを並べるための一式が用意され、よく使われる預け先では一回の操作で配備できる。雲の版は無料の枠と購読の二段で、無料の勘定には毎月計算の点数が入り、購読はその点数と保管の量を増やす。環境を触りたくない人に向く。自分の鍵を使うときは点数を消費しないので、すでにモデルの枠を持つ人にはありがたい。

2026 年 9 月の時点で、この企画は公開の置き場で八万を超える星を集め、安定版は自前の番号で進んでいる。

IM ゲートウェイが、普段開いているチャットツールにエージェントをつなぐ

見栄えの良い、モデルを自由に替えられる会話の端末が欲しいなら、それは今も務まる。見るべきはもう半分だ。ばらばらに戦っていた AI の会話を、予定があり、分担があり、記憶があり、しかも自分が座っている窓からいつでも止められる班にまとめ上げること。

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