AIエージェントを自分専用にする方法

(monet.team-monet.com)

2 ポイント投稿者 johnonlee 4 시간 전 | まだコメントはありません。 | WhatsAppで共有

AIコーディングエージェントと毎日一緒に作業している開発者なら、この感覚はわかるはずだ。

昨日たしかに一緒に決めた規約なのに、新しいセッションを開くと白紙に戻る。 TypeScriptではいつも interface ではなく type を使うことも、PRレビューであのパターンはいまひとつだと言ったことも、先週やっと突き止めたあのバグの根本原因も、まるで初耳であるかのように毎回説明しなければならない。

これを繰り返していると、結局は「もう自分でやる」がちになる。

この問題を解決するために Monet を作った。 汎用AIエージェントが 自分の エージェントのように動くようにするためだ。自分の規約を学び、自分の好みのやり方を覚え、プロジェクトの履歴を自分で把握するシステム。

どう動くのか

核となる考え方はシンプルだ。

書く — エージェントが自分で判断する。 「これを覚えて」と指示しなくても、作業中に下した判断、見つけたパターン、遭遇した問題を自動で記録する。ノイズは取り除き、シグナルだけを残す。

読む — 役に立ったものが先に出てくる。 単なるキーワード検索ではない。実際によく参照され、問題解決に役立った記憶が優先的に表示される。探されないゾンビメモリは自然に後ろへ押しやられる。

成長 — 蓄積するほど賢くなる。 最初の作業は遅い。コードベースも、規約も、頻出バグも知らないからだ。だがメモリが積み上がれば、次の作業は速くなる。昨日見つけたパターン、先週決めた方針、あのバグの根本原因を、もう一度探し直す必要がないからだ。1か月も経てば、このエージェントはもはや汎用ツールではなく、このプロジェクトを隅々まで知っている 自分専任のエンジニアのように動く。

どうやってここまで来たのか

最初は、ただ1つのファイルにメモを積み上げていただけだった。エージェントが作業しながら学んだことをMarkdownに書き留め、新しいセッションを始めるたびに include する形だ。シンプルではあったが、蓄積するほどノイズが増えた。

そこで4か月前、ちゃんとしたメモリシステムを作った。昔の Monet。 MCPベースでエージェントが読み書きできるよう設計し、チーム共有まで見据えていた。だがチーム共有に注力するあまり、1人で使うときの体験が曖昧になった。動いてはいるのに、自分の workflow には合っていない感じだった。

だから作り直した。 数週間前、チーム共有という目標はいったん脇に置き、「自分が本当に毎日使えるか」だけに集中して Monet をゼロから再構築した。この記事を書いている時点で、12個のエージェントが新しい Monet の上で読み書きしている。まだモニタリング機能がないので正確な数字は出せないが、以前より検索は減り、読み書きはずっと増えた。エージェントが自動で重要なことを選別して蓄積しているという意味だ。

正直に言うと

バイブコーディングの段階では、メモリはそれほど重要ではない。たいていは新しく作る機能で、バグも単純だ。エージェントに「これを直して」と言えば、context window の中で完結する。

でもそのアプリがだんだん複雑になると、話は変わってくる。 1行のコードを変えるだけでも関連ロジックを10個確認しなければならず、副作用を探すためにエージェントがあちこちのファイルをはい回る。ミスも増える。1Mトークン与えても、コンテキストを3回圧縮したら元の木阿弥だ。

自宅ではエージェントたちと新しいコードで面白いものを作り、会社では20年以上前のコードと毎日格闘している。会社ではエージェントのメモリは必須だ。ないと仕事が進まない。

だからファイルベースのインデックスメモリを自作して使い始めた。それが Monet の始まりだった。最近は会社でわざとエージェントたちをぐるぐる回している。— コンテキストを集めさせるために。たいていのチケットはコンテキストの20%以内で片づく。時間はもちろん、ストレスも減った。

何より、以前は「あのバグどうやって直したっけ」と記憶をたどっていたのが、今では Kiro（会社のコーディングエージェント）に聞くだけでいい。たいていは知っている。

エージェントが何十もあり、コードが数百万行規模になると、コンテキストはもはやバイトの問題ではなくインフラの問題になる。 そしてその時、メモリは nice-to-have ではなく、作業が成立するかどうかを決めるものになる。

使ってみたいなら

ホームページ: monet.team-monet.com
GitHub: github.com/team-monet/with-monet — インストール用ハーネス（Apache-2.0）
100% ローカル: コードはあなたのデバイスの外に出ない。オンデバイス埋め込み、ネットワーク・テレメトリなし。メモリは ~/.monet にある1つの SQLite ファイルで、直接開いてバックアップ・export できる。
無料で利用可能。 エンジンは非公開のコンパイル済みバイナリだが、連携インターフェースは標準 MCP。Claude Code、Cursor、Codex など MCP 対応エージェントですぐに連携できる。

特にこんな人に一度使ってみてほしい:

AIエージェントと本気で毎日作業している開発者
「昨日のあの話をまたしないといけないのか…」という疲労感を味わったことがある人
「エージェントメモリ？それ、なぜ必要なの？」と思っている人（本当に — 反対意見も聞いてみたい）

この記事に書かれた例やシナリオは、すべて実体験に基づいている。