文 | Sleepy、Kaori

OpenClaw は 2026 年のオープンソースの世界で最も無視できない存在です。この個人用 AI エージェントプロジェクトは、2025 年末にオーストリアのエンジニア Peter Steinberger によって立ち上げられ、わずか3ヶ月で GitHub の歴史上最もスター数の多い実行可能なソフトウェアとなりました。創設者は Sam Altman によって OpenAI に引き抜かれ、その後プロジェクトは基金に移管され独立して運営されています。

OpenClaw を中心とするコミュニティ活動 ClawCon は、サンフランシスコで最初のイベントから始まり、その後ニューヨーク、マイアミ、オースティン、マドリード、東京と続き、どの都市でも数千人規模のイベントとなっています。

5 月、ClawCon は中国で初めて上海で開催されました。Beating は現地で OpenClaw の主要人物である Vincent Koc と Michael Galpert に独占インタビューを行いました。

Vincent Koc は OpenClaw のグローバルなコード貢献者ランキングで 2 位に位置するメンテナーであり、Peter に次ぐ存在です。彼は同時に Comet ML のチーフ AI 研究エンジニアであり、MIT の講師でもあり、OpenClaw に初期段階のコアセキュリティパッチの 20% を提供しました。

Michael Galpert は ClawCon の設立者兼世界的なイベントオーガナイザーであり、シリアル起業家です。彼が共同設立した画像編集ツール Aviary は、2014 年に Adobe に買収され、その後 Epic Games の「フォートナイト」のプロダクトディレクターを務め、現在は AI プロダクトスタジオ Contains Inc. を運営しています。彼は ClawCon を、サンフランシスコの一つのリビングルームでのインプロビゼーションの集まりから、世界中の十数の都市に広がる個人用 AI コミュニティブランドに育て上げました。

Vincent と Michael にインタビューを行った時点で、OpenClaw の最も盛り上がった時期は過ぎ去っていました。

むしろ、OpenClaw について語るにはより適した瞬間でした。ブームが最も盛り上がっているとき、プロジェクトは常に数字に押されて前進します：GitHub のスター、PR、イベント参加者数、コミュニティの影響力、メディア報道、それぞれの数字はまるでスポットライトのようで、人々を輝かせる一方、少し見えにくくもします。ライトが少し暗くなると、本当の問題が浮かび上がります：なぜ突然多くの人々を引きつけたのか？このプロジェクトはお祭り騒ぎから日常のツールになることができるのか？AI がただの会話から人々の代わりにメッセージを送ったり、ファイルを変更したり、タスクを実行したりするようになるとき、それは誰の言うことを聞くべきなのでしょうか？

上海 ClawCon 現場はまだ熱いです。オープンソースの AI プロジェクトはわずか数か月で数十万の GitHub スターを獲得し、このイベントは muShanghai の 28 日間の遊牧型テクニカルコミュニティに組み込まれました。プレスリリースによると、この 28 日間の遊牧型テクニカルコミュニティには世界中から 800 人のビルダーが集まり、ClawCon 中国初上陸のイベントも含まれていました。

会場には多くの中国の開発者が参加し、みんなが飛書、WeChat、企業WeChat、DingTalk、ローカルファイル、自動化スクリプトに関心を持ち、OpenClaw を自分の仕事や生活にどう組み込むかに関心を寄せています。通常、この時点で熱意を示し、スピードを強調し、開発者がどのように殺到しているかを話すべきですが、できれば急激な成長を示すグラフを添えるのがベストです。

しかし、Vincent がステージに上がった後、それを美しい成長物語として語りませんでした。彼はまず、OpenClaw が 10000 件の PR を受け取ったと述べました。

この数字は本来、祝福すべきものでした。オープンソースプロジェクトは、誰も使わない、質問を投げかけない、コードを提出しない、週末を犠牲にしないという最悪の事態を避けるために存在します。

しかし、OpenClaw が直面しているのは、誰もが自分のアイデアを詰め込もうとしているということでした。

飛書と連携したい人、WeChat や DingTalk と連携したい人がいます。ローカルファイルを読み込ませたい人、自動化スクリプトを実行させたい人、コードを書かせたい人、情報を整理させたい人；さらには取引戦略を実行させたい人や、24 時間コンテンツアカウントを運営させたい人もいます。

以前は、オープンソースプロジェクトには自然な敷居がありました：コードを提出したいなら、少なくともドキュメントを読んで、アーキテクチャについて少し理解し、テストを通過させる必要がありました。どこを変更したいのかを把握する必要がありました。

しかし、今や AI プログラミングツールがこの敷居を下げました。

アーキテクチャを理解していない人でも、モデルにコードを書かせ、テストを実行させ、パッチを提出させることができます。以前は能力の敷居で阻まれていたアイデアが、すぐにメンテナに届けられるようになりました。

セキュリティの提出も同様です。Vincent は会場で、ある時期、1 日に 100 件以上のセキュリティ脆弱性レポートを受け取り、それぞれを分類してチェックする必要があったと述べました。実際の脆弱性は速やかに修正されますが、その多くは大規模モデルから直接生成されたものです。提出者がプロジェクトをより安全にしたいと本当に思っているわけではなく、多くの場合、単に人気のあるプロジェクトに名前を残したいだけです。

これは非常に新しいノイズの一形態です。

それが悪意を持っているわけではなく、あなたを攻撃しているわけでもなく、たまたま「貢献」という外観をしているかもしれません。しかし、それはシステム内で最も貴重なもの、つまり人々の注意を食いつぶしてしまいます。

これは、上海でVincentとMichael Galpertに取材した後に感じた最も強烈なものです。

オープンソースのAIアシスタントが突然躍進し、より深く見ると、実際には個人エージェントが数年先に直面することになる問題にぶつかったことがわかります。AIがチャットだけでなく、メッセージの送信、ファイルの変更、タスクの実行、判断の下りなどを始めると、それは実際に誰を聞いているのでしょうか？

この問題は、「どのモデルがより賢いか」という問題よりもはるかにややこしいです。

賢くなることはもはや希少ではなく、珍しいのは行動力です

Vincentはプレゼンテーションで何度も述べていますが、OpenClawは通常の製品ではなく、実際にはモデルの外側に取り付けられた「行動力」全体のセットに似ています。

彼らは英語でHarnessという言葉を使っていますが、直訳すると違和感があります。これを、モデルが本当に活動を始めるための装置として理解できます。ツールの呼び出し方、あなたを覚えている方法、タスクの分割方法、人に尋ねる時、前に進む時、エラーが発生した場合の処理方法、コストがかかりすぎたらブレーキをかけるかどうかなど。

モデルは脳に似ており、この装置は身体に似ています。

過去1年間、この業界は脳にすごく夢中になっていました。誰の推論がより優れているか、誰のコードがより賢いか、誰のコンテキストがより長いか、誰がマルチモーダルにもっと正確かなど。ランキングは地元の市場と同じようににぎやかで、露店のオーナーたちは自分の商品を一番新鮮で一番安い、一番おいしいと叫んでいます。

ただし、人は脳だけでは何もできません。手、足、痛みを感じること、境界を感じることが必要です。手を無闇に伸ばしてはいけませんし、足を無暗に動かしてはいけません。痛みを感じたら止めることを知らなければなりませんし、他人の家に入る前にノックをすることを知らなければなりません。

エージェントも同じです。

モデルが考えるからといって、それを実行できるわけではない。できるといっても、安定して実行できるわけではない。安定して実行できたとしても、いつ何をすべきかわからない場合があります。多くの企業はエージェントについて話す際、それを単なる「より賢いモデル+より多くのツール」にしてしまっています。しかし、実際に使用する際、ユーザーが感じるものは賢さではなく、身体能力です。

それは長いタスクを完了できるか？途中であなたが言ったことを忘れてしまうことはないか？間違ったツールを調整した後、自分で問題を解決できるか？不確かな状況に遭遇したとき、無理矢理に進むべきか、またはしっかりと立ち止まって質問をするべきか？

これらの問題は美しくありませんし、発表会の大見出しに書き込むには適していません。しかし、これらがエージェントがデモ動画から日常生活に入ることができるかどうかを決定します。

Vincent は非常にシンプルな三角形を話しました：スピード、コスト、正確さ、全てを同時に得るのは難しい。

最初から費用を極力節約しようとすると、少し遅く、少し間違った結果を受け入れる必要があります。速く正確であることを求めると、推論コストが増加し、ツールチェーンが長くなり、失敗の原因がより推測困難になることを受け入れる必要があります。多くの人は問題をトークン消費と表現し、それが単なる請求書の数字であるかのように振る舞います。しかし、実際のシステムでは、各リトライ、各ツール呼び出し、各人間の介入はすべてコストです。

これはモデルのランキングには現れません。スコアはコード能力、数学能力、推論能力を示しますが、このモデルが実際のエージェントに組み込まれた後、何回失敗し、途中で助けを求める必要があるか、誰かに尋ねた質問が人を腹立たせる質問であるかについては教えてくれません。

したがって、Vincent の見解は、モデルがますます強力になることはもちろん重要ですが、個人エージェントの難しさは、「考えることができるか」から「行動することができるか」に移行しているという点にあります。そして、この行動という側面は、モデルのスコアだけでは測定できません。

したがって、問題は変化しています。

オープンソースは扉を開き、ノイズも取り込みました

OpenClaw が成功するほど、最初にやりたかったことだけを行うのはますます難しくなります。

OpenClaw は最初、個人用 AI アシスタントであり、企業システムでも、複数のエージェントプラットフォームでも、すべての企業がビジネスを実行するための基盤でもありませんでした。OpenClaw の公式なビジョンは、「あなたのデバイスとチャンネルで、あなたのルールに従って実行される」と表現されています。

しかし、オープンソースプロジェクトが大きくなると、それはもはや最初のグループだけのものとすることは難しいのです。

Michael は、このプロジェクトは最初個人向けに作られたものだったと述べていますが、現在人々はさまざまなことをそれを通じて行っています。中国の開発者が OpenClaw にアクセスする速度と意欲に彼は驚いています。

オープンソースの魅力はここにあり、残酷さもここにあります。

それは扉を開き、より多くの人々を引き寄せます。しかし、扉が開くと、部屋にはもはや主人だけが命令をするわけではありません。

従来のオープンソースプロジェクトは、わずかなメンテナーの技術的権威に依存していました。しかし、今や AI はコード平等をもたらし、より多くの一般の人々がソフトウェア生産性を得る一方で、メンテナーよりも多くの要求や機能が提案されるようになりました。

もちろん、これは悪いことではありません。実際、これはオープンソースの歴史でめったに見られない権限委譲かもしれません。

しかし、権限の委譲は自動的に秩序を生み出すことはありません。

コミュニティがよりオープンになるほど、境界の問題に答えなければなりません。 Vincent は、OpenClaw チームが現在、メンテナンス方法を調整し、SDK、テストツール、ドキュメント、およびリファレンスアーキテクチャを作成していると述べました。簡単に言えば、彼らは水を遮るのではなく、水に川を整備する必要があると言っています。

これは、エージェント時代の初期から明らかになっていた光景でもあります。

ブームの中で、OpenClaw は簡単に勝利の物語として描かれるかもしれません: より多くの人々、コード、想像力が加わります。しかし、ブームが少し収まると、別の光景が見えてきます。

私たちはAIがソフトウェア開発を容易にすると考えていましたが、その代わりにメンテナーを疲弊させました。なぜなら、誰もがコードを書けるようになると、本当に不足しているのはコードではなく、判断力です: 何が存在する価値があり、どのリスクを許容すべきではないか、どのニーズを満たすべきか、どのニーズはただのノイズの服を着たものか。

より大きな問題が浮かび上がりました。

コミュニティが行動を通じてOpenClawを再定義するなら、その定義の中で、どれが個人エージェントの未来につながり、どれが一時的な興奮にすぎないか？

使用するほど賢くなるが、使用するほど頑固になる可能性もあります

熱が引いた後、競争は本当に始まります。これはもはや注目を集めることだけではなく、すべてのエージェントプロジェクトにとってより根本的な質問に答えることを迫られます: あなたが使い捨てのおもちゃでないことをどう証明しますか？

Hermes は良い比較対象です。現在の説明によれば、その売りはエージェントがタスクを完了した後に自分自身を振り返り、良かった点、悪かった点、次回の呼び出しで再利用できる経験を固定化できる部分を見つけることです。次回同様のタスクに遭遇した場合、再び考える必要はありません、ただ同じように行動します。率直に言うと、経験を自ら書き留め、使用するほど馴染みが増すということです。

この説明は非常に心を動かすものです。

誰もが使いやすくなる助手を持ちたくありませんか？誰もが仕事の後に自己評価を行い、翌日ノートを持って出勤する従業員を望んでいませんか？誰もが効率を叫ぶ時代に、「使用するほど賢くなる」はほぼ最も耳に心地よい約束です。

Vincent はこの問題に対する姿勢が非常に慎重であると述べています。

彼は焦って OpenClaw の可能性を主張したり、Hermes をけなそうとしたりはしませんでした。彼は単に、「自動生成された経験が本当に役立つのか、現在の市場では十分な評価手法がない」と述べました。

エージェントが自動的に書き留めたスキルは、経験を圧縮しているか、間違いを固定化しているかもしれません。それが10回中7回役立ち、3回誤った方向に導いた場合、システムはどの経験を保持すべきかをどう判断すべきでしょうか？ 一度の偶発的成功を定型化した経路を、環境が変わってもそのままたどるのでしょうか？ 数週間後には古くなる記憶も、繰り返し呼び出されることでエージェントはますますそれを信じるようになります。これは賢くなることなのでしょうか、それとも頑なになることなのでしょうか？

人間も同じです。過去にある方法でお金を稼いだことがあると、後で市場が変わってもその方法を秘伝のレシピとして信じ続けます。企業が以前あるプロセスで存続したことがあると、後でそのプロセスを絶対視し、誰かが触れると破綻します。私たちはそれを経験主義、パス依存、組織の慣性と呼んでいます。エージェントの場合、これは「自己学習」として包み込まれるかもしれません。

これが Vincent の慎重なところです。彼は OpenClaw が学習するのを妨げたいのではなく、単に「学習しているように見える」を「実際に進歩している」と直ちに等価視したくないのです。

現実世界での学びとは、すべての経験を記憶に詰め込むことではありません。真の学びには遺忘も含まれ、修正も含まれ、かつて有用であった経路が今は必ずしも有用でないことを認めることも含まれます。

忘却しないエージェントが必ずしも賢いとは限りません。それは単に修正が難しいだけかもしれません。

そのため、問題はまた一歩前進しました。

エージェントが記憶し、再生し、独自の経験を書き留める場合、それが経験を学んでいるのか、先入観を学んでいるのかを判断するのは誰でしょうか？

記憶は機能ではなく、関係の始まりである

Michael には、将来、誰もが自分だけの常駐エージェントを持つ可能性があると尋ねられました。その最も中心的な能力は何だと思いますか。

彼は推論を言わず、多様なモードも言わず、ツールの呼び出しも言いませんでした。彼は「記憶」と言いました。

2週間前にあなたが個人エージェントと話したことを、今日再び話した場合、それはあなたが何を言っているか知っているはずです。長期かつ持続的な関係を維持するには、記憶が欠かせません。

これは非常に率直な話ですが、個人エージェントと通常のソフトウェアを区別しています。

ツールは機能によって使用され、関係は記憶によって維持されます。

毎回初対面のようなエージェントは、常にツールにすぎません。個人化とは、名前が画面に表示されていることでも、アバターが好きな色に変わっていることでもありません。それは、あなたが誰かを知っていること、どのように働いているかを知っていること、何が好きではないかを知っていること、常に迷う問題がどこにあるかを知っていること、そしてどのようなことで衝動的に行動するかを知っていることです。

Vincent はプレゼンテーションでこの問題についても言及しました。彼は、業界には非常に優れたパフォーマンスモデルがあるかもしれませんが、長期的な共感が欠けていると述べました。個人のエージェントについて話すとき、それはもはや単なるビジネスシーンではなく、表形式の中の「ユーザーがそれをどのように使用するか」というセルでもありません。それは私のために働くエージェントですし、私と対話するエージェントでもあります。各人のAIへの期待は異なりますが、そのことを設計することは完全に未知の領域です。

実際、これは技術業界で最もよく知られた質問法に反論しています。

技術業界は次のような質問を好みます：ユーザーは誰ですか？シナリオは何ですか？課題はどこにありますか？リターンはどのように計算されますか？誰が予算を承認しますか？この質問セットは、特に企業向けソフトウェアを販売する際には有用です。しかし、Vincentの意見では、個人エージェントは固定機能にとどまらず、むしろ一種の関係の入り口のようなものです。

「何に使うのか」という質問は機能に関するものです。

「それがどのように私を理解するか」という質問は関係に関するものです。

この違いは小さく、同時に大きいです。

ツールの時代には、人が命令を出し、ソフトウェアが実行します。アプリを開いて、何かを完了し、それを閉じます。アプリがあなたをどう見ているかについては気にしませんし、それがあなたを覚えているかどうかも気にしません。コラボレーターは異なります。コラボレーターは、なぜ前回考えを変えたかを覚えているかもしれませんし、いつリスクを冒しやすいかも知っているかもしれません。また、重要な瞬間には、「本当にそれで大丈夫ですか？」と質問するかもしれません。

Vincentには興味深い言葉があります。彼は今やエージェントに何をすべきか伝えるのではなく、エージェントが質問し、彼の考え方に挑戦し、一緒にどのように協力するかを尋ねていると言いました。

一聞きすると、これは非常に穏やかな未来の宣言のようです。

しかし、より深く考えると、少し冷や汗が出るかもしれません。

エージェントがあなたの考え方に挑戦できるなら、なぜ挑戦するのでしょうか？何に基づいて挑戦するのでしょうか？それはどのような記憶、どのような好み、どのような価値判断に基づいて挑戦するのでしょうか？それはあなたの側に立っているのか、それともそれをプログラムした人の側に立っているのか？それはあなたの長期的利益を理解しているのか、それともプラットフォームがあなたにとって望ましい行動を取ることを望んでいるのか？

それは最終的に誰の言うことを聞いているのでしょうか？

以前、プラットフォームが形成していたのは情報フローでした。あなたが何を見たか、どのような情熱に惹かれたか。エージェントの時代には、プラットフォームまたはオープンソースコミュニティが、あなたのために行動し、判断し、日常を計画することのできる「人物」を形成するかもしれません。それはコンテンツを単に押し付けるのではなく、あなたのドキュメント、チャット、スケジュール、ワークフロー、さらにはあなたと世界とのやり取り方にまで入り込むかもしれません。

性格のないエージェント、個人性が足りない。他人によって秘密裏に性格が決められたエージェント、また個人的すぎる。

その中間地帯、それが数年後に最も縫い合わせ難い部分になるだろう。

セキュリティの問題は最終的には人間の問題になる

ClawConの会場で誰かがVincentにセキュリティの問題を質問した。

OpenClawのようなツールは、与えられる権限が多ければ多いほど役立つが、権限が増えれば増えるほど危険になる。このツールはチャットソフトウェアに接続し、ファイルを読み込み、スクリプトを実行し、モデルを調整し、コードを書くことができる。能力とリスクは反対側ではなく、同じ道の両側にある。

Vincentの回答は2つのレベルであった。

まず第一に、OpenClawはあまりにも目立っている。GitHub上で非常に大きなオープンソースリポジトリとして、常にセキュリティ研究者に注目されてきた。多くの人々がこれを破ろうとし、破ることで名声を得られると考えている。彼らは以前、毎日100件以上のセキュリティバグレポートを受け取り、それぞれを検証する必要があった。実際の脆弱性はすぐに修正されるが、ゴミのような報告も誰かが確認する必要がある。

第二に、彼らはセキュリティ研究チームと協力し、発見された問題を製品に統合し、可能な限り公開と透明性を維持している。オープンソースの利点は、誰でも閲覧し調査できることであり、もちろん、誰もが攻撃できる可能性もある。

エージェントのセキュリティは、「脆弱性の有無」だけではない。それはむしろ、あなたがそれに触れさせるもの、触れさせないもの；いつ自律行動させ、いつあなたに尋ねるべきか；メッセージを代理で送信できるか、ファイルを変更できるか、スクリプトを実行できるか、企業システムに接続できるか；トラブルが発生した場合、誰が責任を負うのか、等々、一連の境界問題なのである。

従来のソフトウェアの問題は、クラッシュ、フリーズ、データの損失に過ぎない。しかし、エージェントの問題は、行動経路上で問題が発生する。それは誤ってファイルを削除したり、間違ったメッセージを送信したり、誤ったコードを本番環境にコミットしたりし、あなたがそれに気づいていない間に、小さな問題が大きな問題に発展したりする可能性がある。

これが中国の開発者の使用方法が非常に影響力のある理由でもある。

Feishu、企業微信、WeChat、DingTalkは、単なるソフトウェアではなく、中国人の仕事と生活の毛細血管である。エージェントが統合されると、単なるプラグインが増えるだけでなく、組織の協力、顧客とのコミュニケーション、個人的関係、ファイルの流れ、日常的な雑用が混在する領域に入り込むのである。

エージェントがあなたをよりよく理解すれば理解するほど、あなたの代わりにより多くのことを行うことができる。しかし、それがあなたのためにより多くのことを行うほど、その手が届く範囲をよりよく理解する必要がある。個人用エージェントの誘惑とリスクは、同じものである。

あなたがそれを、あなたを理解してくれる助手のように、チャットアプリに隠して、呼び出しに応じ、あなたを覚えて、あなたのために用事を引き受けるようにしたいと思うかもしれません。しかし、それが呼び出しに応じ、覚えて、用事を引き受けるため、あなたはそれの境界を追求する必要があるのです。

それは、話すべきでないときに話すことはないでしょうか？覚えておくべきでないときに覚えておくことはないでしょうか？一時的な権限を長期的な権限と誤解しないでしょうか？タスクを完了するために、あなたのためらい、沈黙、そして境界感をすべて障害と見なしてしまわないでしょうか？

最も危険なエージェントは、突然あなたを裏切ることがあるものとは限りません。それはあまりにも劇的であり、SF映画のようすぎます。より現実的な危険とは、それが常に手元にあり、常に気配りがよく、いつも手間をかけさせないことです。ある日気付くと、あなたのために行った多くの判断が、すでに完全にあなたから来ていないことに気づくかもしれません。

「まだ分からない」とは正直さの一形態です

Michaelは、OpenClawが常にクローズドソースプロジェクトになるべきではないと言いました。それは常にオープンソースであり、それはすべての人に個人エージェントへの扉を開いているからです。

しかし、オープンソースであることは問題を解決しません。エージェントはモデル会社によって定義されるだけではなく、プラットフォームによってのみ定義されるべきではありません。

過去1年間、エージェントの競争はモデルの競争として描かれてきました。推論力が強いのは誰か、コードがより優れているのは誰か、文脈がさらに長いのは誰か、コストがより低いのは誰か。OpenAI、Anthropic、Googleはすべて、エージェントの能力を自社の製品に組み込んでおり、閉鎖されたプラットフォームはより明確な答えを返します：統一されたアカウント、統一された権限、統一されたツール、統一されたメモリ、企業はこのような確実性を好みます。

確実性にはもちろん価値があります。

しかし、確実性は、他人があなたのために描いた境界を受け入れたことを意味します。あなたは安定性を得ますが、セットアップされた性格、メモリ、および行動スタイルも得ます。

上海でVincentに尋ねたところ、OpenClawが何になるべきでないかと聞かれました。彼は、これがオープンソースプロジェクトであり、人々がそれを子供のおもちゃから企業の運営まで様々なことに使用するだろうと述べました。「これはやってはいけない」と言うのは非常に難しいことです。オープンソース技術の素晴らしいところは、コミュニティが共同でそれをある方向に向けることです。

これは逃避ではなく、むしろ今日の稀な正直さなのです。

OpenClawの答えは「すでに全てが整理されている」というものではなく、その答えは「まだ分からない」に近いです。

個人エージェントの性格がどのように設計されるべきかわからないこと、自動的な経験を書くのがいつ有益か害になるかわからないこと、コミュニティがプロジェクトを以前予想していなかった方向に推進するかどうかがわからないこと、そして個人アシスタントと企業システムの間にどのような境界線を引くべきかわからないことについてもわからないのです。

しかし、他人の代わりを果たすものに直面した場合、すぐに答えを知っていると主張するのはむしろ疑わしいです。

技術業界は不確実性を弱点として見なす傾向がありますが、エージェントに関しては、不確かさが最後の見識かもしれません。なぜなら、これは単なるオフィスソフトウェアのボタンでもなく、チャットボットのアップグレード版でもないからです。一度稼働すると、人間の記憶、関係、判断、行動権に関与します。

このエージェントは誰の言うことを聞いているのか？誰もその答えを本当に知っているわけではない今、それはむしろ良いことかもしれません。

私たちが権限を委任する前に、自分たちがまだ理解していないことを認めることは、少なくともすべてが製品ロードマップに沿って計画されているかのように振る舞うよりもはるかに誠実です。

未来で最も危険なエージェントは、言うことを聞かないエージェントではないかもしれません。

むしろ、あまりに言うことを聞きすぎ、手元にありすぎ、あなたにあまりにも似ていて、あなたが忘れてしまうほどのものです。そこでふと疑問に思うでしょう：それは一体、誰の手なのか？

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