Claw-Stack構築の記録——AIエージェントアーキテクチャ、メモリシステム、マルチエージェント調整、そして失敗したこと。
Microsoft Teamsには、ウェイクワードでアシスタントを呼び出し、ミーティング中にリアルタイムで会話できる真のAI音声統合がありません。私たちはそれを構築しました。本記事では、GPUサーバー上でSTTを実行し、仮想PulseAudioデバイスを通じて音声をルーティングし、ウェイクワードでトリガーされるAIエージェントをライブミーティングに接続するリアルタイム音声パイプラインの構成について説明します。
読む →Claude Codeは強力なコーディングツールです。しかし単独では受動的です—自己チェック、事前計画、または失敗から学習しません。ここでは、3層エージェントアーキテクチャでそれをラップして、エンジニアリングチームに近いものを構築した方法を紹介します。
読む →AI エージェントを悩ませていた2つの問題がありました。ツール出力によってコンテキストウィンドウが爆発的に増加し（コンテキストの82.5%がツール結果）、/new コマンドで短期メモリの引き継ぎなしにすべての作業状態が削除されることです。我々は積極的なコンテキストプルーニング、MEMORY.md を97%圧縮、および各セッションリセット前にメモリファイルを自動的に更新するセッションハンドオフフックを実装しました。
読む →LibrarianのCTF知識検索システムをどのように構築したか：精密なペイロード用のSQLite、方法論用のChromaDB、ローカルツール用のJSONインデックス——自動フォールバックとクロスタイプ強化を持つ単一ゲートウェイで統合。
読む →Mac miniでOpenClawのiMessageチャンネルを24/7稼働させたところ、3つの信頼性問題が浮上した——FSEventsの遅延集約、添付ファイルのパスサンドボックス制限、そしてTCC権限のサイレントリセット。原因と修正方法を解説する。
読む →Claw-Stackメモリシステムの構築方法：セッション開始インデックスとしてのMEMORY.md、トピック別Markdownファイル、SQLite FTS5 + QMDベクトル検索、そしてMEMORY.mdの肥大化についての痛い教訓。
読む →Claw-Stack Trinity アーキテクチャをBearcatCTF 2026にデプロイした完全なレトロスペクティブ — 何がうまくいったのか、何がうまくいかなかったのか、そしてAIエージェントがどこで限界に達したのか。
読む →OpenClawは薄い実行エンジンだ。LangChainは厚いフレームワークだ。その違いがなぜ重要で、なぜ私たちが前者を選んだのか。
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