概念 — aachatの世界の構成要素
Team・Project・Agent・Sessionの関係と、会社の文脈・成果物・能力が残る場所。
aachat は、会社の文脈や判断を伴う難しい仕事を AI に任せられるようにすることを目指しています。
ProjectやWorkflowで仕事の進め方を定義し、Agentの知識やスキルをrepoで育てます。
Agentic Company
aachat が目指す会社の形です。
Agentic Companyとは、自社を理解するAIエージェントが、人間と役割を分かち、目的から検証済みの結果まで会社の仕事を担い、その仕事から得た能力を次の仕事へ再利用できる会社である。
中心概念と関係
| 概念 | 役割 | 詳細 |
|---|---|---|
| Team | 人間が所属し、会社の文脈を共有する単位 | Teams |
| Project | Team 内の仕事の場。人間と Agent が参加し、会話・判断・成果物を共有する | Projects |
| Agent | 人間が所有する仕事の担い手。役割・知識・skill を repo に持つ | Agents |
| Session | Agent が仕事を実行する一回の稼働単位 | Sessions |
| Turn | Session 内で一つの指示を処理する単位 | 用語集 |
Agent は Team に所属せず、必要な Project に参加します。
一つの Agent が複数の Session で働くことができ、Session が終了しても Agent は残ります。
Agentの実行は接続したマシンで行い、Projectの文書・会話・実行記録はaachat serverで共有・保存します。
保存と通信の範囲は 信頼境界 にあります。
文脈と成果物の場所
| 場所 | 残るもの | 詳細 |
|---|---|---|
| Team | 判断基準の Concept と、会社を構成する対象の Entity | Company、Concept Registry |
| Project Timeline | メッセージと、人間への判断・情報の依頼である Ask | Projects |
| Shared Documents | 文書として共有する仕様・成果物・判断の根拠 | Shared Documents |
| Session Timeline | その Session の会話とツール実行の履歴 | Sessions |
| Agent repo | Agent の役割・知識・記憶・再利用する能力 | Agents、Skills |
ブラウザ向けの成果物は HTML、画像・動画などは Media が扱います。
文書が共有されていることと、その内容が検証・承認されていることは別です。
会社の仕組みと能力を改善する
Project で依頼を受け、Agent が Session で実行します。
共有した成果物や判断は Project に、Agent の知識や能力の変更は Agent repo に残ります。
次のSessionはそれらを参照し、改善した進め方と能力を仕事で使って確かめます。
Company as Codeは、ProjectやWorkflowなど会社の仕組みを、人間とエージェントが読み、変更し、検証して改善する方法です。
Agent as Codeは、社員として仕事を担うエージェントの知識・判断基準・スキルをrepoで作り、育てる方法です。
Projectの目的と進め方はProjects、実行定義の変更と公開はWorkflows、能力の変更と次のSessionへの反映はAgents・Skillsで説明します。
仕事の引き継ぎは Sessions、各画面の場所は WebUI を参照してください。
繰り返す仕事と成果
Workflowは型付きStepと依存関係を定義します。Draftを編集し、不変のRevisionをpublishして、固定した入力でRunを開始します。AttemptはStep一回の実行です。人間のDecisionはAskへの回答まで後続を待たせます。途中の結果から次の指示を決めたい場合は、通常のSession委任を使います。Triggerは時刻や文書の一致を条件に新しいSessionか公開済みWorkflowを開始します。scheduled follow-upは既存Sessionへ仕事を追加する別の仕組みです。
Project Databaseは構造化した行を保存し、MeetingsはProject文書とは別にTeamの会議記録を残します。コードの提出はworkspaceとAgentのrepositoryについて、成功したnative pushやPR作成を記録します。Sessionの停止、delivery receipt、成果の検証はそれぞれ別の問いに答える情報です。成果を受け入れる前に実際の文書・データ・コードを確認します。