企業向け Agent HarnessCompany Brain を搭載
Ankole は、会社全体の仕事に対応するオープンソースの Claude Tag 代替製品です。Company Brain、リアルタイムのシグナル、企業の権限、実際の結果が、意思決定を改善します。
- Ravi14:02
景気循環株は景気の一巡を通して見る。3 年では短すぎる
- Mia14:03
同意、最低 7 年
Ankole は誰からも明示的に教えられていない会社のルールを捉えました
3 日後
- Sam09:41
@Ankole 非鉄金属銘柄のバリュエーションを頼む
- Ankoleagent09:41
了解。3 日前にこのチャンネルで決まったとおり、景気循環株のパーセンタイルは 7 年分のデータで算出します。
非鉄金属バリュエーション.pdf14 ページ · チェック済み
- プロセス障害から復旧する永続的な Agent
- 権限を持つすべての Agent が使う社内コンテキスト
- 企業向け ID 管理、権限、監査
- Apache-2.0 オープンソース
01Company Brain
チャットを越えて残る社内知識
Ankole は、会話、資料、修正、結果から Company Brain を構成します。権限を持つすべての Agent が、継続して更新される社内知識を使えます。
Company Brain · リサーチルールルール 4 件
- 07-14景気循環株のパーセンタイルは 7 年分のデータで算出する二人の会話で合意した基準
- 07-19結論を先に示し、リスクも記載する草稿が返ってきた後
- 07-22不足データを明記し、観測値だけを使うインシデントの後、Skill に書き込まれた
- 07-25香港上場銘柄と A 株銘柄を分けて評価する一度だけ修正された
Company Brain のルール管理
ベクトルデータベースは、メッセージを類似度で検索します。現在のルールと、それに置き換えられた古いルールを同時に返すことがあります。
Ankole は各ルールの適用期間を記録し、結論を時点、出所、保有者、確信度に結び付けます。修正を重ねると、より明確なルールに更新できます。予測は、検証に使う実際の結果と結び付いたまま残ります。
次の意思決定は、会社の最新知識と承認済みルールを使います。すべての Agent が同じ基準を参照します。
Ankole は自社のコードで Company Brain を検証
1 つの Agent が、Ankole が企業に提供する Brain、ツール、業務ルールを使って、このリポジトリを保守しています。保守で得た修正と結果が、後続作業のコンテキストと手順を更新します。
02Harness
モデルにはシステムが必要
モデルは推論能力を提供します。Harness は、参照する情報、実行できる操作、仕事の継続方法、次の判断に引き継ぐ結果を管理します。
- 01
現在の社内コンテキスト
Ankole は、対象の意思決定に合わせて、社内知識、リアルタイムのシグナル、参加者、過去の判断、利用できる権限を構成します。
- 02
証拠を示す判断
証拠、不確実性、競合する仮説、欠けている情報を、確認できる形で保持します。
- 03
リアルタイムのシグナルで始まる仕事
メッセージ、スケジュール、Webhook、外部イベントが発生すると、担当する Agent が起動します。
- 04
障害後も続く仕事
長時間の仕事、確定した状態、修正、配信履歴を保存します。プロセス障害後も、同じ業務コンテキストから再開できます。
- 05
ランタイムが適用する権限
ID、AuthZ、承認点、監査記録、エスカレーション経路が、Agent の行動範囲を定めます。権限は企業が付与します。
03意思決定システム
シグナルから確かな判断へ
Ankole は会社の現状を最新に保ち、仮説を検証し、接続したツールで作業し、その結果を次の意思決定へ引き継ぎます。
仕事は動き続ける
長時間の調査、定期確認、後日の再確認は、チャットの外でも続きます。永続状態から、プロセス障害前と同じ仕事を復旧できます。
社内知識を Agent に提供
Company Brain は、日々の仕事から規則、選好、却下された案、暗黙知を学習します。
Company Brain が社内知識を最新に保つ
Brain は、出所、時点、保有者、確信度、矛盾、閲覧範囲を保持します。新しい証拠は現在の見解を更新し、判断に至った履歴も残します。
Deep Research が競合する仮説を検証
独立した証拠収集、競合する仮説、段階的な確認、明示した証拠不足から、検証可能な意思決定資料を作ります。
Agent Computer が実作業を実行
ブラウザー、ターミナル、ファイル、スクリプト、外部ツールにより、Agent は調査、判断、実行を行えます。
修正を業務ルールに反映
繰り返された失敗と人による修正は、範囲を限定した Skill Lesson にできます。人が各 Lesson を確認、承認、却下、廃止し、基礎となる Skill を管理します。
独立した Agent が相関する誤りを減らす
Workflow は、1 つの意思決定を分離した Agent コンテキストに分け、構造化した結果を検証して統合します。独立したコンテキストは、相関する誤りを減らします。
ランタイムが権限を適用
企業向け ID 管理、条件付き AuthZ、承認、監査、チャネル境界が、各操作を制限します。
04意思決定
証拠で検証する意思決定
業界調査、商品選定、詳細なデータ分析は、仮説を証拠と実際の結果で検証します。
業界調査
証拠マップ、競合する仮説、出典付き意思決定資料
後の出来事による予測と前提の検証
商品と市場の選定
需要の証拠、シナリオモデル、順位付きの選択肢
売上、在庫、予測誤差
詳細なデータ分析
再現可能な分析、因果仮説、意思決定の選択肢
実際の業務結果とモデル誤差
流暢な文章は簡単に作れます。証拠と結果が、意思決定を検証します。
05企業向けランタイム
企業の仕事をプロセス障害後も継続
Actor の ID、独立した障害領域、リアルタイム制御、交換可能な実行環境、PostgreSQL により、プロセス障害後も仕事を復旧できます。
- 01
各 Session がプロセスの再起動後も同じ ID を維持
すべてのアクティブ Session は、アドレス、状態、メールボックス、ライフサイクル、復旧位置を持つ Virtual Actor です。
- 02
障害を局所化
OTP の監督ツリーは、停止、タイムアウト、クラッシュが発生した実行分岐を隔離します。Ankole が永続状態から仕事を再構築する間も、他の仕事は続きます。
- 03
実行中の Agent に届くリアルタイム制御
Agent の実行中も、Rust Kernel と ZeroMQ が起動、誘導、キャンセル、チェックポイント、ストリーミング、バックプレッシャーを伝えます。
- 04
すべての Agent に作業環境を提供
Agent Computer は、ワークスペースの近くでモデルループ、ツール、ブラウザー、ファイル、ターミナル、スクリプトを実行します。Ankole は Worker の状態を再構築できます。PostgreSQL が企業の事実を保存します。
- 05
確定した仕事をプロセスの終了後も保存
PostgreSQL は、メッセージ、Turn、リマインダー、意思決定、配信状態、確定した操作を保存します。ストリーミングは進捗を示し、永続台帳は確定した結果を記録します。
06実行
Harness 全体を実行
Linux、macOS、Windows の 1 台では Docker Compose を使います。企業構成は Kubernetes に配置できます。ソースからの直接実行にも対応します。
Linux コンテナを実行できる Docker 環境で、この Compose 構成を実行します。PostgreSQL、1 つの Worker、Caddy HTTPS が含まれます。
git clone https://github.com/AgentBull/ankole.gitcd ankole/tools/deploy/docker-composecp .env.example .envchmod 600 .envFill the required values in .env, then:docker compose pulldocker compose up -d