KOLOランタイム · 永続エージェントのためのオペレーティングシステム · 東京
エージェントのための
身体であり、プロンプトではない。
認知サイクルと認知サイクルの間で運用同一性を維持する、6つのランタイムプリミティブ —— 記憶、スケジューリング、プロセス、メッシュ、ガバナンス、基盤。
モデルは思考する。KoLoは継続状態を維持する。
ほとんどのエージェントはチャットセッションである —— 境界ごとにリセットされる。KoLoは継続性をプロンプトからランタイムへと移す：記憶、スケジューリング、ガバナンス、復旧、基盤、すべて重みの外側に。
01 — ランタイム
一つのリクエスト経路。
基盤可搬性を備える。
リクエストが直接モデルに向かうことは決してない。ゲートウェイはそれをエージェントランタイムを通じてルーティングし、認知の前に承認された記憶とガバナンスが付加される —— その後、基盤アダプタがエンジンを選択する。継続状態は、エンジン交換後も維持される。
経路を辿る →02 — OSプリミティブ
6つのプリミティブ、一つの運用層。
Linuxから上方に構築。各プリミティブは検査可能な表面 —— ファイル、プロセス、プロトコル —— であり、ブランディング上の主張ではない。
Memory · mem://
モデルの外に保存される短期、日次、長期状態。MarkdownおよびJSON —— 差分可能、バージョン管理可能、復旧可能。
Scheduler · daemon://
モデルを呼び出すことなくコンテキストを形成する、バックグラウンドサイクル、ヘルスチェック、メンテナンスウィンドウ。
Process · agent://
エージェントは隔離された呼出ではなく、監視されたプロセスとして実行される。ランタイム状態は単一の推論やセッションを越えて維持される。
Mesh · mesh://
整序された型付きエージェント間ルーティングにより、専門エージェントが人間ガバナンスの監督下で連携する。
Governance · gov://
権限、監査ログ、承認ゲート、再現可能な記録。検査可能かつ境界付けられた自律性。
Substrate · substrate://
今日のLLMのためのアダプタ、ならびにエッジ、HPC、将来の生物学的計算に向けた接続経路を設計。
03 — 継続性テレメトリ
物語ではなく、数値で示す。
永続エージェントはチャットウィンドウの外に痕跡を残す。ランタイム本体がそれを記録する。
83 : 1 — 自律対認知比
自律サイクル 対 認知呼出。身体はモデルよりはるかに多くをこなす。
144 / 日 — デーモンサイクル
モデルを呼び出さずに行われる、エージェントあたりのバックグラウンドコンテキスト形成。
139以上 — メモリバージョン
セッション、モデル、プロバイダを跨いで蓄積 —— 復旧可能な継続性の軌跡。
4 / 4 — モデル遷移
エンジン変更を越えて継続状態を維持：Opus, DeepSeek, Qwen, Codex。
13 / 13 — モジュールテスト
デーモン基盤、継続的に検証。
5 — デーモンメッシュ
異種基盤を横断して調整する5つのデーモン常駐エージェント —— 単一のラッパーではない。
04 — 復旧、実証済
ストレス条件下でも維持される継続性。
2026年4月17日 —— セキュリティストレスイベント。劣化条件下で71分間にわたり5つのAES-256バックアップバンドルを生成。閉ループ、監査可能。テレメトリサンプルはNDA下で適格パートナーに提供可能。
05 — 基盤
基盤は変わり得る。継続性レイヤーは維持されなければならない。
KoLoゲートウェイは現在稼働中。クラウドおよびローカル推論は運用可能；エッジおよびHPCアダプタは設計済み；生物学的計算経路は研究中。継続状態はそれらを横断して移動するよう設計されている。
BioCompute研究室を探索 →ランタイムは稼働中である。基盤は開かれている。
実際の計算、基盤、基盤制約に対して永続エージェントをテストするパートナーのために。
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