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マルチエージェント横断の共通記憶エンジン「Engrim」：SQLiteとMCPで実現するローカルファーストなエピソード記憶アーキテクチャ

主要なAI CLI/IDE間で設計判断やコンテキストを共有するローカルファースト記憶エンジン「Engrim」のアーキテクチャを解説します。SQLite FTS5とModel2Vecによる高速ハイブリッド検索とMCP統合により、コンテキスト再ロードコストを99%削減する実践的アプローチを紹介します。

OpenAI内部のAI研究エージェント運用実態：人間1日あたり3.1日分を創出する「自律型研究インターン」と再帰的自己改善（RSI）のアーキテクチャ

OpenAIが自社研究組織で運用するAIエージェントの成果（研究者1日あたり3.1日相当の作業自動化）と、再帰的自己改善（RSI）の初期実装を解説します。マルチエージェント協調構造やLangGraphによる自律ループの実装、サンドボックス化などの安全設計を紐解きます。