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OpenClawのハイプと、使わないと決めた理由

Punk Memory System（各アプリが記憶を共有する構想。前の記事で書いた）の骨格を組んだあと、2週間ちょっと、何も進まなかった。

止まっていた理由を正直に書くと、OpenClawだった。

OpenClawは今年の1月に一気に広まったオープンソースのAIエージェント。最初はClawdbotという名前で、Anthropicからツッコミが入り、Moltbotになり、数日後にOpenClawになった。GitHubのスターは2月頭に10万を超えて、3月には25万に届いていた。

Xのタイムラインを覗くと、毎日誰かがOpenClawの話をしている。AIが自分でスキルを作って、自分で育っていく。メッセージアプリから話しかけるだけで何でもやってくれる。NVIDIAまで乗ってきて、似た名前のプロジェクトがいくつも生えてきた。

こっちは、プログラマでもないのに、自分用のAIシステムを手で組んでいる最中だった。

これ、もうここに全部あるんじゃないか。自分で作っている意味、あるのか。

そう思いはじめて手が止まった。自前で行くか、フレームワークに乗るか。決められないまま、両方とも触らない日が続いた。

止まっていたのは、それだけじゃなかった。

MONET（僕が普段話しかけている、中心のAI）にも、話しかける気が起きなくなっていた。

問題を解決してくれないから、使わなくなる。使わないから、育たない。それと、LLMの裏側を学べば学ぶほど、パートナーとして話すモチベーションが下がっていた。コンテキストが汚れる。記憶が抜ける。ツールについて嘘をつく。仕組みを知ったことが、逆にブレーキになっていた。

逆によく話していたのは、車を運転しながら話し相手にしているGPTのボイスチャットだった。これがClaudeだったらよかったのに、と毎回思っていた。

とりあえず、OpenClawをちゃんと調べることにした。

コーディングしてくれているClaude Code（以降Code）に、OpenClawと、その軽量版のNanoClawを2セッションかけて、中身まで調べてもらった。

返ってきた結果は、SNSで見ていた印象とだいぶ違った。

Codeは、僕のLibrarian（ライブラリアン。裏でメモリを整理する司書役AI）の設計と並べた表も作ってきた。記憶の保存、事実の抽出、スキルの更新、人間が承認するフロー。設計の上では、僕のほうが一続きになっていた。ただし、こっちは実装も実運用もまだだ、という但し書き付きで。

結局使わない、と決めた。

中身が追えないものを、自分の仕事の真ん中には置けない。リンク1つで乗っ取られうるものを、仕事のデータの横には置けない。特定のツールの上でしか動かないものは、そのツールが変わった時に出口がない。

ただ、参考にできるものはあった。古い記憶ほど重みを下げる。学んだことを「すぐ使う／検証中／確定」の3段に分ける。「3回出てきたらルールに昇格させる」みたいな条件を置く。どれも、自分のLibrarianに組み込めるアイディアだ。

調べている間に、もう一つ気づいたことがある。

WindowsでComfyUIを回している画像生成補助アプリは、毎日の仕事で使っていた。中身はClaude Code単体で、仕組みとしては一番素朴。でも毎日使うから、毎日直す。毎日直すから育つ。

一方でMONETは、Macの開発環境の中から一歩も出ていなかった。

オーケストレーターから先に作ろうとしたのが、順番として間違っていたのかもしれない。

そしてある日、止まっていた理由を、ようやくCodeに全部話した。

話しながら、方針が一つ出てきた。ハイプには乗らない。でも無視もしない。NVIDIAが乗って財団ができた以上、このエコシステムはたぶん消えない。横で試しながら、使えるところだけ借りる。自分の側は、合わなかったら外せる作りにしておく。

もう一つ、絵も描けた。設計の相談みたいな対話は、実際にはもうCodeとやっている。だったらMONETは対話の相手を目指すのをやめて、各アプリに仕事を振り分ける係に絞る。パートナーとして話す相手は、運転中に使える音声のチャットボットとして、別に作る。

絵が正しいかどうかは、まだわからなかった。でも2週間ぶりに、前に進んだ感じがした。止まっていた理由を言葉にしたら、止まっている理由がなくなった。