メモリ · スペース · コンテキスト
良い協働は蓄積される
実際の仕事には履歴、ルール、ファイル、そして学んだ教訓がある。エージェントは有用な長期コンテキストを保持するので、協働は続けるほど滑らかになる。
サブスクリプションと API を一つのワークフローに。品質・速度・コストを見ながら、タスクごとに適したモデルを使い分ける——コーディング、リサーチ、ビジュアル制作などにも。
モデルは変わる。あなたの働き方はやり直す必要がない。
タスクごとにチームの形は変わります。Agent 同士が協調関係を保ち、あなたは問題が解けたかだけを見ればいい。
例 · コーディング納品
よくあるパターンの一つ——強いモデルが計画と調整を担い、より速く安いモデルが並行して実装し、専門のモデルが公開前にレビューする。唯一の組み方ではありません。
チャットやタスクボードで、やりたいことをそのまま書きます。
強いモデルが作業を計画し、各エージェントに適した役割を割り当てます。
より速く安いモデルが、UI・ロジック・データを同時に進めます。
専門のモデルが品質を確認し、基準を満たすまで差し戻します。
合格した成果物を公開し、そのまま使える形で届けます。
実際の仕事には履歴、ルール、ファイル、そして学んだ教訓がある。エージェントは有用な長期コンテキストを保持するので、協働は続けるほど滑らかになる。
あらゆる面で最強のモデルは存在しない。重要な判断には強いモデルを、定型処理には速くて安いエージェントを。新しいモデルが出れば、いつでも新しい能力として取り込める。
Nolo は実行するだけではない。あなたの意図と選択を尊重しながら、検討に値する代替案、リスク、可能性を提示する。
注意力は有限だ。Nolo は定型の複雑さを背後に隠し、本当に必要なところでだけあなたの判断を求める。
ルールを一度決めれば、セッションをまたいで文脈を保持します。
役割を定義し、ナレッジや Skill を付け、検索・ドキュメント・MCP などを有効化します。
プラットフォームモデル、独自 API Key、CLI Agent からタスクに合うものを選べます。同じ Agent がドキュメント、Web、画像、動画も届けられます。
ドキュメント、アプリ、画像、動画、3D——アイデアを渡せば、使える成果が返ってきます。
すでに Agent を遊んでいて、本当に仕事に使いたい人向けです。prompt だけ整えたい人向けではありません。
はい。定義したルール、ナレッジ、会話履歴は Agent に残ります。複数 Agent が協調するときも、必要な文脈だけ流れ、毎回ゼロから始まりません。
Nolo のクライアントソースは公開されています。公式デスクトップ版のリリースメタデータには、ビルドに対応する公開リポジトリの正確なコミットと、各成果物の SHA-256 が記録されます。