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解決する課題

Rowboatは、AIのリトリーブに際して『コールドスタート』問題を解決します。これは、ツールが毎回リクエストごとに文脈を再構築しなければならない状況です。Rowboatは、ユーザーの作業に関する長期的で蓄積型の記憶を維持するデスクトップAI同僚を提供し、文脈が時間とともに蓄積されるようにします。

動作方法

Rowboatは、メール、会議、Slack、アシスタントとの会話からデータをインデックスし、プレーンなMarkdownファイルとして保存されるローカルでバックリンクされた知識グラフに格納します。さまざまな「作業表面」——組み込みのメールクライアント、ブラウザ、会議メモテイカー——を統合して、このデータに対して操作を行います。ユーザーはスケジュールされたタスクやイベント駆動のトリガーを処理するバックグラウンドエージェントをデプロイでき、Model Context Protocol (MCP) を通じて外部ツールと接続できます。ローカルモデル（OllamaやLM Studio経由）とホストモデル（APIキー経由）の両方をサポートしています。

対象ユーザー

プロフェッショナルで、自身の職務生活とワークフローに関する深く持続的な文脈を持つAIアシスタントを希望し、データ保存とプライバシーの観点でローカル優先のアプローチを好む方々に最適です。

特徴

• 動的知識グラフ: 作業関連のコミュニケーションを自動的にObsidian風のバックリンク付きグラフにインデックス。
• ローカル優先のストレージ: すべてのデータはプレーンなMarkdownとしてユーザーのマシン上に保存され、プロプライエタリなロックインを回避。
• 統合された作業表面: 専用のメールクライアント、隔離されたブラウザ、ライブ音声認識付きのローカル会議メモテイカーを内蔵。
• エージェント機能: 自動化用のバックグラウンドエージェントと、Claude CodeやCodexを使用した並列コーディングエージェント用の「コードモード」をサポート。
• 拡張性: Model Context Protocol (MCP) を通じて、外部サービスやデータベースに接続可能。