時々、独自のレースを実行するユニークなプロジェクトが生まれます。 AIは、ほとんどの場合、chatgptスタイルの端末と創造的な画像/ビデオ生成に他なりません。 私たちは数か月前から、AIによって誰もが仕事を失う瀬戸際にいると聞いています。 確かに、生産性は全員の10倍になりましたが、労働力の人々を完全に置き換えたわけではありません。なぜでしょうか。 ブラウザ上のチャットボットから実験的な「エージェント」フレームワークまで、今日の主要なAIアシスタントは、会話には優れていますが、実行には構造的に制限があります。 通常、タスクの実行にはブラウザまたは単純なスクリプト環境を使用します。これは、情報の取得や基本的なWeb自動化には機能しますが、これらのエージェントは複雑で多段階のプロセスに苦労し、物事が限られた経路から逸脱すると壊れることがよくあります。 現在のAIエージェントは、永続的なメモリとフォールトトレランスが不足しているため、予期しないエラーに直面したときに回復または適応できず、多くの場合、失速したり、無期限にループしたりします。 ほとんどの企業は、限られたブラウザベースの環境で動作し、エンタープライズソフトウェアの全範囲にアクセスできるわけではないため、日常的な作業は手の届かないところにあります。 そのため、AIがカスタマーサポートや管理などの日常的な企業の役割に取って代わるものはありません。AIモデル自体に機能がないからではなく、その周りのフレームワークが重要なワークフローに対して十分な信頼性を持っていないためです。 では、何が必要なのでしょうか? 再考されたシステムアーキテクチャ。フォールトトレランス、メモリ、アクセス、分離、効率を単一のフレームワークで対処するフレームワーク。 最初の予期しない入力で立ち往生するのではなく、人間が物事がうまくいかなかったときに行うのと同じように、エラーを見つけて適応し、さまざまな方法を試す必要があります。 AIを実際のワークフローに拡張するには、長期間にわたって確実に動作するための永続メモリとタスク追跡が必要です。 また、デスクトップアプリケーションなど、人間が使用しているのと同じソフトウェアを使用するためには、ブラウザツールだけでなく、エコシステムへの完全なアクセスも必要です。 安全な分離がなければ、エージェントは専用の環境で安全に運用できず、システム間の干渉可能性があるため、大規模なデプロイがリスクになります。 ランタイムの一貫性と効率性を望むなら、コンピュータを生き生きとした機能的な体のように扱うスマートなリソース管理も必要になります。 点と点をつないでいた方のために説明すると、最近のFabricリリース@Codecopenflowこれらすべてをまとめ、高度なモデルの認知能力と信頼性の高いデジタルワーカーのように機能するために必要なインフラストラクチャを組み合わせた、信頼性の高い完全専用のオペレーティングシステム(OS)をAIエージェントに提供します。 ファブリック自体は、完全に独立したライセンスソフトウェアである可能性があります。これにより、エージェントはブラウザにバインドされたスクリプトから、完全なOSレベルのアクセス権を持つ自律的なオペレーターに変換されます。 DEXアグリゲーターが最も効率的な価格をルーティングするのと同じように、FabricはCodecのディープレベルアーキテクチャを提供するルーティングレイヤーです。 CPU、GPU、メモリのニーズ、および地域の設定をリストします。これは、AWS / Google CloudやGPUリソースなどの最も費用対効果の高いサーバーをRender / IOネットから見つけることを意味します。 codec は、これらの AI オペレーターを完全に制御するためのクリーンな SDK と API を提供します。企業は、インフラストラクチャを再発明することなく、Codecエージェントを既存のソフトウェアパイプラインに統合できます(たとえば、ユーザーリクエストを処理するためにエージェントをスピンアップし、それをスピンダウンします)。 カスタマーサポートでは、エージェントはワークフロー全体、クエリ解決、CRMの更新、返金を管理でき、一貫性と稼働時間を向上させながら、人件費を最大90%削減できます。 事業運営の場合、Codecは、特に金融やヘルスケアなどの大量セクターにおいて、請求書の処理、人事の更新、保険金請求などの反復的な管理プロセスを自動化します。 各AIオペレーターが完全に分離されたマルチアプリ環境に焦点を当てることで、AIは、以前のフレームワークでは対処できなかった信頼性と統合という重大な問題に制限されません。 基本的に、クラウドコンピューティングインフラストラクチャをAIワーカー向けの柔軟な組立ラインに変えます。各「ワーカー」には、その仕事をするための適切なツール(アプリ、OS、データアクセス)と安全ハーネス(分離+障害処理)が与えられます。 AIモデル(GPT-5など)の改善は、コーデックのプラットフォームの価値を高めるだけです。なぜなら、より優れた「頭脳」をこの強力な「体」に接続して、さらに複雑な仕事を成し遂げることができるようになったからです。 codecはモデルに依存しない(任意のAIモデルで動作する)ため、単一のプロバイダーの運命に縛られることなく、一般的なAIの進歩の恩恵を受けることができます。 私たちは、クラウドコンピューティングの黎明期と同様の転換点にいます。クラウドのプラットフォーム(仮想化、AWSのインフラストラクチャなど)を提供した企業がエンタープライズITにとって不可欠になったように、AIエージェントが運用するための頼りになるプラットフォームを提供する企業は、巨大な市場を獲得するでしょう。 OpenAIはすでに、Codexと呼ばれる完全エージェントのクラウドコーディング端末をリリースしています。Codex は、コンピューター上で実行できる Codex のミニ ローカル バージョンになりますが、さらに重要なことは、Codex のプライマリ モデルは、独自のコンピューターを備えたクラウド上に存在することです。 OpenAIの共同創設者は、将来最も成功する企業は、これら2つのタイプのアーキテクチャが統合されると信じています。聞き覚えがありますね。 次のステップ 次に何が起こるかを言うのではなく、まだ見ていないものを指差した方がいいかもしれません。 - 確認済みのトークンユーティリティはありません - インセンティブなし - コアロードマップがない - デモなし - マーケットプレイスなし - 最小限のパートナーシップ 新しいウェブサイト、更新されたドキュメント、より深い流動性プール、コミュニティキャンペーン/マーケティング、ロボティクスとともに、パイプラインにどれだけのものがあるかを考えます。コーデックはまだ多くのカードを公開していません。 確かに、現在市場に出回っている既製のブラウザベースの製品はもっとあるかもしれませんが、それらが時代遅れになるまでどれくらいの時間がかかりますか? これは、AIの方向性と、人間の労働力に取って代わる主要なアーキテクチャへの投資です。 コーデックがコード化されています。