OpenAIのdots登場、ローカルCLIは@連携

OpenAIのdotsはクラウド路線だ。エージェントは専用のクラウドPCとブラウザ上にあり、ユーザーはChatGPT、Slack、Teamsから話しかけ、何に承認が必要かはルールで決める。著者のSHIKISHA-TERMは逆路線で、ユーザー自身のWindows PCで動くCLIツール同士をつなぐ。どちらも、人が複数のAIを同時に動かすようになった後に何が起きるかを問うている。

本文で最も具体的な記録はローカル側にある。著者はまず、参加者、発言順、審判、立場を先に設定するディスカッションカードを作った。動いたが1ラウンド30分かかった。そのカードを削除して@メンションにすると、設定は1行のテキストで済み、Slackで同僚に頼むのと同じ感覚になった。9月28日、著者はClaude CodeとCodexの間で86回の実試験を実施し、86件すべての返信が返ってきた。問題が表面化したのは日常利用においてだった。

相手のAIが終わったかどうかの判断は、仕事を頼むより難しいことが分かった。ターミナル画面は思考の途中で静かになり、プロセス数のカウントはCodex自身のヘルパープロセスと、あるタブを6時間40分も緑のままにしたぶら下がったtail -Fで破綻した。著者の答えは、AI自身にStopフックで未完了の作業を宣言させることだ。その宣言は、外部からのどんなカウントよりも強い証拠として扱う。ただしこれは報告できるCLIに限られる。