コーディングAI間で記憶共有する層を公開

コーディングエージェントはこれまでサイロ化してきた。Cursorで行った修正はClaude Codeには引き継がれず、Codexで作ったスキルは他のハーネスには移らないため、ツールを切り替えるとゼロからやり直すことになる。BeaconはOpenTelemetry、フック、ローカルのセッションファイルを使い、どのエージェントが生成したかにかかわらず、すべてのプロンプト、ツール呼び出し、コマンド、ファイル変更、応答を単一の構造化トレースに正規化することで、この問題に対処する。

デモでは2つの実用的な結果が示された。1つ目は継続性だ。ユーザーがCursorで利用上限に達した場合、Claude Codeを開いて最新のCursorセッションの続きを依頼すると、Beaconが関連するコンテキストをミリ秒で取得する。2つ目はスキル作成だ。Beaconは繰り返し発生するUI開発ワークフローを特定し、正確な開発サーバーコマンド、スクリーンショットの手順、デプロイ手順を含むスキルを生成した。さらに数千のセッションにわたる使用状況を分析し、残す価値のあるスキル、統合すべきスキル、削除すべきスキルを提示する。

セキュリティ面ではデモが具体的な形になった。Beaconにはエージェントをまたいで機能する数百の検出ルールが搭載されており、エージェントが機密の認証情報を読み取った後に外部へのネットワークリクエストを行うシーケンスなども対象となる。Justin氏の実際のCursor履歴を精査したところ、本番データベースのパスワードの一部がモデル提供元に送信されていたインシデントを検出した。これはこの層が提供することを目的とする可視性の一例だ。