AI に記憶を与えましょう

AI はすべてを忘れます。

チャット AI は設計上ステートレスです。すべてのセッションは白紙の状態から始まります。自分の状況を再度説明し、クライアントに説明し、優先事項を再度説明します。モデルは、あなたが何を与えたかを推論することができます。モデルは、あなたが先週何をしたか、誰にフォローアップをする義務があるか、どの取引が危険にさらされているかなどを思い出すことはできません。知性は存在する。記憶はそうではありません。

AI が読み取り、実行できるコンテキスト層。

Lodestar は、電子メール、カレンダー、ファイル、メッセージを継続的に取り込みます。証拠を含むアクションアイテムの抽出、コンタクトごとのセンチメントの追跡、仕事全体にわたるエンティティと関係のマッピングなど、すべてを充実させます。その結果、AI が MCP 経由で読み取り、直接操作できる、構造化されたクエリ可能な操作の全体像が得られます。

• ·Gmail、Outlook、Google Drive、OneDrive、Teams、Slack からの継続的な取り込み
• ·AI によって抽出されたアクション アイテムは、正確なソース引用、スレッド、プロジェクトにリンクされています
• ·時間の経過に伴う傾向を伴うコンタクトごとのセンチメント追跡
• ·クライアントとプロジェクトにわたる完全なエンティティと関係グラフ
• ·アドバイスだけでなく、モデルが読み書きできる MCP サーバー
• ·モデルに依存しない: Claude、ChatGPT、Claude Code — モデルを交換し、コンテキストを複合します

永続的なコンテキストでできること

コンテキストレイヤーの仕組み

1. 1

   センス — 摂取して豊かにする

   Lodestar は、電子メール、カレンダー、ファイル、メッセージを継続的に読み取ります。ソース証拠が添付されたアクション アイテムの抽出、連絡先ごとのセンチメントの検出、関与者とそれに関連するプロジェクトのマッピングなど、各項目を強化します。

2. 2

   決定 — 実際の状況よりも AI による理由

   AI に何をすべきかを尋ねると、空のチャット ボックスから推測するのではなく、現時点での優先順位付けされたコンテキスト (このアクション アイテム、この関係、この会議) をクエリします。

3. 3

   行動 — 手を使ったモデル

   MCP サーバーは、モデルに読み取りアクセスだけでなく書き込みアクセスも与えます。返信の下書き、フォローアップの作成、タスクの更新、会議の準備、コードの配布をすべて同じ会話から行うことができ、ソースまで追跡できます。

4. 4

   閉じる — ループは自動的に完了します

   完了したアイテムには完了のマークが付けられ、関係者に通知され、イベントがタイムラインに書き込まれます。セッション間では何も蒸発しません。

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