デスクトップ AI Agent についてのガイド
Semibot とは？ローカルファーストのデスクトップ AI Agent
定義と位置づけ：Semibot ができること・できないこと、ChatGPT Desktop / Claude Desktop / Cursor との違い。
AI アシスタントの「ローカルファースト」が意味すること
データの置き場所、秘密情報、フォルダ許可と承認のチェックリスト。
Coding Agent チェックリスト：信頼する前に確認する 7 つ
ChangeSet、ファイルチェックポイント、コードグラフ、承認モデルの評価枠組み。
ネイティブコードグラフ：Agent がプロジェクトを本当に理解する仕組み
シンボル単位のグラフが grep と勘に頼るナビゲーションに勝つ理由。
一度伝えて継続フォロー：AI 秘書の仕組み
通常の会話との違い：秘書が仕事を進め、結果をまとめる方法。
2026 年の優れたデスクトップ AI アシスタントとの比較
客観的な並び：各製品の得意不得意と、誰が何を選ぶべきか。
AIの諂媚に抵抗する：制約最適化によるオープンエンド研究の再構築
AI諂媚の操作定義、制約最適化フレームワーク、残差駆動証拠イテレーション、Super Survey での実装。
暗闇工場の原理：監視なしで自律動作する AI Agent
自律実行アーキテクチャ：注意予算、スコアモデル、クールダウン方針、承認ゲート、「見逃してもノイズは作らない」設計哲学。
継続委任：AIアシスタントの秘書モデル
秘書モデルの変革理論：一回限りのチャットから、永続的で変更認識のある委任へ。
スペシャリスト vs 一般チャット：領域 Agent が仕方を記憶する理由
Bot 定義、Harness コンパイル、Work Item ライフサイクル、スキル依存チェック、スペシャリストが独立 Agent 種であるべきでない理由。
内蔵ブラウザ：AI Agent が Web を見て操作する仕組み
CDP 要素キャプチャ、BrowserElementReference モデル、プライバシー優先の DOM 隔離、競合制御、「Web コンテンツはデータでありシステム命令ではない」の境界。
スキルエコシステム：AI Agent が新しい能力を学ぶ方法
スキルレジストリ、manifest 契約、Super Survey の事例、companion skill ルーティング、外部ツールアクセスのガバナンス。
注意力戦略：なぜ AI アシスタントはデフォルトで静かであるべきか
スコアモデル（関連性+緊急度+ユーザー嗜好-ノイズ-クールダウン）、注意予算、閾値層、「見逃してもノイズは作らない」設計哲学。
ナレッジを Wiki に：継続的に整理し、出典をたどり、ローカルに保存
raw/wiki ディレクトリモデル、Ingest/Query/Lint ライフサイクル、検索プロジェクション、「知識が育つ様子を見る」ユーザー心智。
ネイティブコードグラフ：TypeScript コード知識グラフエンジン
Schema v4、4 層ツール契約（G1–G5）、ナビゲーション vs 正確性の境界、グラフがオラクルではなくナビゲーション補助である理由。
制約最適化リサーチ法：回答生成から決定システムへ
目的再構築、制約モデリング、暗黙期待チェック、最小直接証拠、敵対的検証、残差駆動イテレーションループ。