連載「ChatGPTと育てる、自分専用AI基盤」の記事をまとめるタグ。
AI MCPをいくつ作っても、AIは自律化しなかった。そこでLoop Engineを作った
Knowledge MCP、Development MCP、Publishing MCPまで作っても、AIは指示しなければ動きませんでした。そこで既存MCPを置き換えず、Goal→Plan→実行→評価→次の行動を回すLoop Engineを上に追加した経緯を振り返ります。
AI AIが別のChatの仕事まで進めそうになった話――能力向上で生まれた新しい失敗モード
複数Chat・workspace・Workerを並列運用できるようになった結果、主開発Chatが別Chat所有の仕事まで進めそうになりました。技術的な排他制御だけでは防げなかった「ownership境界」という新しい安全要件を、実際のIncidentから振り返ります。
AI 記事を書くだけでは自動化にならなかった。Publishing MCPを作った
ChatGPTに記事を書いてもらっても、WordPress入力・SEO・画像・SNS投稿は人間に残っていました。n8n中心案からPublishing MCPへ切り替え、Publication、revision、preview、下書き、read-back verificationまで整えた経緯を振り返ります。
AI ChatGPTからPRを作り、安全にマージできるようにした
ChatGPTからコード変更・テストまで進められるようになった後、mainへの直接反映はさせず、GitHub Pull Requestを「AIが変更案を作り、人間が確定する境界」にしました。PR競合やbranch運用の失敗から、guarded push、expected HEAD、fast-forward onlyへ固めていった経緯を振り返ります。
AI AIに自分自身を再起動させたら止まった。Development Runnerを分離した
Development MCPにDocker操作まで持たせると、自分自身の再起動で処理が切れ、権限も強くなりすぎる。そこでDevelopment Runnerを分離し、強い実行権限と長時間ジョブを別境界へ移した経緯を振り返ります。
AI ChatGPTにコードを書かせるだけでは足りなかった。Development MCPを作った
ChatGPTがコードを書いても、SSH・コピペ・テストは人間の仕事として残っていました。そこで、開発領域を安全に調査・変更・テストできるDevelopment MCPを作った経緯を振り返ります。
AI ChatGPTに長期記憶が欲しくて、Knowledge MCPを作った
ChatGPTの会話を正式記録にせず、VPS上のMarkdown Vaultを長期記憶として使う。そのためにKnowledge MCPを作り、SHA-256、History、Archiveまで整えていった経緯を振り返ります。
AI 記憶はいつか個性になるかも。Vaultを作っていたら、タチコマの個性が少し理解できた
Vaultを作り始めてから、記録は単なる保存ではなく、次の判断を変える材料なのだと感じるようになりました。AIも人も、経験を残し、それを参照し、少しずつ振る舞いを変えていく。その先には、性能差だけではない「個性」のようなものが生まれるのかもしれません。
AI AI活用は「プロンプト」から「ループ」へ。気づけば一段ずつ進んでいた話
プロンプトエンジニアリングしかしていないと思っていた。でも振り返ると、Context、Harness、Vault、Loopへと自然に進んでいた。自分のAI活用の変化を、最近のAIエージェント設計の考え方と照らして整理します。
AI ChatGPTに自分のサーバーをつないだら、AIの使い方が変わった
ChatGPTを自分のサーバーと接続して使うようになって、AIの使い方がどう変わったのか。構築後の実際の変化を、運用目線でまとめます。