Show HN: AIエージェントとチームの「共通脳」を作る『OzBrain』：複雑なUIはもういらない
新着Show HN: OzBrain, a shared brain for knowledge between agents and your team
今後のソフトウェアの主役は、複雑なダッシュボードやUIではなく「AIエージェント先行型」のチャットインターフェースになると私は考えています。誰がこの覇権を握るかは分かりませんが、少なくとも私は自分の知識が成長し、どこへでも持ち運べる仕組みを求めていました。
今やリサーチ、分析、論理的思考といった「知識」の生成は、人間ではなくエージェントが主体となって行う時代です。既存のメモツールやタスク管理システムは人間に最適化されており、バグバックログの17番目にあるタスクなんて、今の私にはどうでもいいこと。それよりも、私の代わりに実行し、素晴らしい成果を出してくれるエージェントを指揮したいのです。
そこで私が開発したのが『OzBrain』です。主なコンセプトは以下の通り：
+ エージェントが推論した知識を一元管理できる場所の提供
+ 特定のアプリやエージェントに依存しないプラットフォーム
+ 全てをキャプチャし、監査可能なトラッキング機能
+ チームやパートナー間での「脳」の共有
+ 複数エージェントが同じ記事を編集しても競合しない仕組み
+ 知識をトークン効率の良い単位へリファクタリングし、インデックス化
+ 「知識のループ」を完結させる：古い情報を消すのではなく、最新情報へ更新・紐付けを行う
+ ユーザーデータの安全性を確保
++ 技術的な知識がなくても誰でも簡単に使えるUI
自力でカスタムソリューションを構築する猛者もいるでしょうが、世の中にはエージェントを駆使して業務を効率化したいエンジニアや小規模ビジネスオーナーが何百万人もいます。彼らにとって必要なソリューションを私は作っています。
「gBrainと何が違うの？」と聞かれれば、AWSとVercelの関係性に近いと答えます。AWSはパワフルで設定の自由度が高いが技術力と時間が必要。一方、Vercelはデプロイやホスティングを「ただ快適に動かす」ためのもの。OzBrainは後者のスタンスです。
// 開発の動機
10年以上コードから離れていましたが、AIのおかげでエンジニアリングの勘を取り戻しました。今はエージェントのコーディングワークフローと連携し、システム全体とプロダクトの設計に集中できています。
最近は高齢者向けの音声AIを開発しましたが、その際に使用したエージェントエンジニアリングのワークフローを公開しています（常に改善中なので参考にしてください：https://ozbrain.com/resources/eng-flow）。私のコーディングエージェントへのアプローチは「信頼するが、検証は怠らない」です。人間が行っていたレビュー工程を、より専門的なエージェントによる検証プロセスへ置き換えています。
高レベルなタスクからClaudeのクラウドセッションで動くPR作成まで、一連のワークフローを構築しました。ローカルではClaude Codeを、UIのような視覚的な作業にはCursorを使用しています。Codexはトークンの節約や、別のLLMによるセカンドオピニオンが必要な時に使用します。
.mdファイルをやり取りして最新版を追うのは本当に苦痛だったので、Supabase上にホストされたストレージを構築しました。これにより、ジムの片手間にスマホから音声AIを拡張・修正できるようになりました。全てのエージェントがこの知識ベースにアクセスし、読み書きや参照ができる環境です。
75人の創業者仲間に知識管理術を聞いたところ、26人が自作のシステム（VPSで同期する7,000ファイルのObsidian、MCPサーバーを介したmarkdownリポジトリなど）を運用していました。しかし、それぞれがメンテナンスの手間がかかる「フランケンシュタイン」のようなシステムになっています。32人はファイル管理の煩雑さに辟易しており、解決策がない状態でした。
だからこそ、私は自分自身の「脳」を再構築し、それをプロダクト化したのです。
// 皆さんへのお願い
現在アルファ版ですので、ぜひ試してみてください。顧客データでの運用はまだ先ですが、フィードバックは大歓迎です。
もし既に自分なりの「知識の脳」を構築している方がいれば、どのような基準で設計したかぜひ教えてください。
.mdファイルの管理に疲れた方は、ぜひOzBrainを試して感想を聞かせてください。バグ報告や機能要望は、エージェント経由で共有の「脳」に投げ込んでおいてくれればOKです！
Cheers!
Bubs.co
HN144・dariusmonsef・約22時間前 