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MyContext – AIのためのパーソナルな業務コンテキストレイヤー

概要 – MyContextは、オープンソースのデスクトップアプリケーションであり、ユーザーの業務データ（インスタントメッセージのチャット、ドキュメント、会議メモ、カレンダー、承認事項、ローカルファイルなど）を継続的に収集し、その人のプロジェクト、連絡先、トピック、イベントに関するプライベートで進化し続けるナレッジグラフを構築します。このグラフはユーザーのローカルマシン上に存在し、大規模言語モデル、ローカルエージェント、またはその他の許可されたAIツールによってクエリできるため、AIは空のプロンプトではなく、豊かなパーソナルコンテキストから処理を開始できます。

コア機能

• パーソナル・コンテキスト・グラフ – 人物、プロジェクト、トピック、会話、および事実を接続し、ユーザーが関係性を探索したり、元のソース資料に戻ったりすることを可能にします。
• デジタル・セルフ – 受信メッセージを読み取り、グラフから関連する背景を想起し、ユーザーのスタイルで返信案を作成できる「ペルソナ」です。ただし、送信や破壊的なアクションにはユーザーの明示的な承認が必要です。
• 検索 & Q&A – 全文検索、セマンティック類似性、およびグラフクエリを組み合わせて、全業務履歴に対して自然言語クエリを実行します。回答はエージェントによって組み立てられ、常に追跡可能なソース参照が含まれます。

仕組み

1. Channels – 各業務システムに対する、統合され権限管理されたコネクタ。
2. Ingest – すべてを再読み込みすることなくローカルコピーを最新の状態に保つ、増分的なチェックポイント付き同期。
3. Store – 生のレコード、インデックス、および派生コンテキストを保持するローカルデータベース（ユーザースコープ）。
4. Context pipeline – 生のレコードを構造化された事実、好み、および関係データに変換します。
5. Retrieval – キーワード検索、セマンティック・リコール、およびグラフ探索を組み合わせ、常にソースの引用を返します。
6. Knowledge graph – 高速なクエリのためにエンティティ、事実、およびそれらの関係を保存します。
7. Persona – 会話ポリシー、コンテキストの想起、および安全なドラフト作成を処理するデジタル・セルフ・ランタイム。
8. Agent runtime – AIモデルにグラフと検索サービスへの制御されたアクセスを許可する、隔離されたセッション。
9. Desktop – すべてのレイヤーをエンドユーザー向けに統合する Electron + React UI。

設計原則

• パーソナル・コンテキスト・ファースト: グラフは元のアプリではなく、個人を中心に構成されます。
• ローカル・バイ・デフォルト: すべてのデータとインデックスはユーザーのデバイス内に留まります。
• 回答の前にエビデンスを: AIが生成するすべての回答には、根拠となるソース参照が含まれます。
• ヒューマン・イン・ザ・ループ: 不可逆的なアクションや外部向けの操作（例：メッセージの送信）は、必ず明示的な承認が必要です。

現在のステータス – プロジェクトは活発に開発中です。デスクトップUI、ローカルストレージ、検索/Q&A、グラフ、およびデジタル・セルフのワークフローは機能しています。追加のデータソースやサードパーティの統合は現在追加作業中です。完成した製品ではなく、動作するプロトタイプとして位置づけられています。

ライセンス – Elastic License 2.0（ソース公開型。使用、改変、セルフホストは可能ですが、ソフトウェアをホスト型/マネージドサービスとして第三者に提供することはできません）。