Workflows, not magic.
複雑なタスクを状態を持つステップに分解します。各ステップは何をしているか、何を使ったか、次にどこへ進むかを把握します。
Natural AI Workspace
もう一つのチャット欄ではない。
本当に仕事を進めるための AI ワークスペース。
NAW は AI、ツール、ワークフロー、実行環境を一つの理解可能なシステムにまとめます。目標を伝えると、計画、ツール実行、承認待ち、追跡可能な実行履歴までを扱います。
Experimental
Workflow-native
Human controlled
NAW / workspacePREVIEW
CURRENT OBJECTIVE
Prepare the release package and verify the production boundary.
Understand objectiveContext materialized
doneInspect repositoryTool invocation completed
doneBuild releaseExecuting workflow step
runningApproval checkpointHuman decision required
pending$ supervisor verify --production-boundary
「AI にやってもらう」を、観察・承認・継続できる実行システムにする。
一般的な AI UI は回答が得意です。NAW は明確なワークフロー境界の中で、入力理解、手順化、ツール実行、結果処理を行い、影響の大きい操作の前に制御を人へ戻します。
仕事は一度きりの会話ではなく、状態・成果物・履歴を持つ実行プロセスです。
YOUIntent目標と制約
→
NAW COREWorkflow計画・状態・検証
→
EXECUTIONToolsコード・ファイル・サービス
→
RESULTArtifacts保存できる成果物
Tools with boundaries.
AI はツールを使えますが、無制限の権限を持つわけではありません。実行、入力、出力、エラーはすべて追跡可能なシステムの一部です。
Approval where it matters.
人の判断が必要な場所には明確なチェックポイントを置き、影響の大きい操作を自動化の連鎖に隠しません。
Persistent execution.
タスクはライフサイクル、履歴、成果物を保持します。ワークスペースに戻るたびに最初から説明し直す必要はありません。
Human in control
自動化が強いほど、境界が重要になる。
NAW は「agent が全部ひとりでやる」ことをゴールにしません。有用な自律性には、見える状態、明確な権限、介入できるフローが必要です。
01見えるシステムが今何をしているか分かる。
02承認できる重要な操作は実行前に人の判断を要求できる。
03追跡できるツール結果、ワークフロー状態、成果物の文脈を残す。
04止められるワークスペースの最終的な制御権は利用者に残る。
Current state
NAW is experimental.
NAW は現在も実験・製品化の段階にあり、一般公開製品ではありません。AI runtime、workflow execution、tool integration、approval checkpoints、ローカルワークスペースのパッケージ化を中心に開発しています。
Experimental