Forcesteed RoboticsがローカルAIエージェント「Forcesteed-Luqua」を開発、実世界との連携を強化
Forcesteed Roboticsは、ローカル環境で動作するAIエージェント基盤技術「Forcesteed-Luqua（フォースティード・ルクア）」を開発しました。
この技術は、AIエージェントが長期的な記憶を持ち、自分で判断して作業を進め、さまざまな外部ツールと連携することを可能にします。これにより、企業が持つ個別の業務の流れやルール、知識をAIが長く覚え、それに基づいて自律的に考え、行動できるようになります。機密性の高いデータも外部のクラウドに送ることなく、企業のシステム内で安全に使うことができます。また、企業ごとのデータや仕事の進め方に合わせてAIエージェントを調整できるため、それぞれの業務にぴったりのAIとして活用できます。
さらに、「Forcesteed-Luqua」は、MCPという外部ツールとの連携や、ロボットなどを操作するROS2というシステムにも対応しています。これにより、AIの判断と、ロボットや他の制御システムといった現実世界の動きを結びつける土台としても利用できます。
開発の背景
最近では、AIが自分で作業をこなす「AIエージェント」という考え方が注目されています。海外では、OpenClawのような新しい技術が登場し、AIが複数のツールを使いながら連続して作業を行う、新しいソフトウェアの基礎として期待されています。
しかし、これらのAIエージェントの多くは、インターネット上のクラウド環境で使うことを前提としています。そのため、実際の企業で使う場合にはいくつかの課題がありました。例えば、大切な情報を扱う業務では、データを外部のクラウドに送ることが難しい場合があります。また、企業ごとに異なる仕事の進め方やルールに、一般的なAIを合わせるのも簡単ではありません。さらに、AIエージェントとツールを組み合わせたシステムは複雑になりがちで、既存の企業のシステムやロボットと連携させるのも手間がかかります。
Forcesteed Roboticsは、このような状況に対し、AIエージェントの便利な点を活かしつつ、企業の環境で実際に使える「賢い基盤」が必要だと考えていました。そこで開発されたのが「Forcesteed-Luqua」です。
Forcesteed-Luquaの特徴
「Forcesteed-Luqua」は、記憶し、判断し、実行し、接続し、拡張するというサイクルを繰り返し行う、自律的なAIエージェントです。主な行動は次の5つの段階で成り立っています。
- 記憶する: ユーザー独自の知識、業務ルール、仕事の流れ、これまでの履歴などを長く覚えます。
- 判断する: 覚えている情報や今の状況から、次にどう行動すべきかを自分で決めます。
- 実行する: 作業の実行、仕事の流れの処理、決まった時間の処理などを自動で行います。
- 接続する: MCPを使った外部ツールとの連携や、ROS2との接続により、ソフトウェアやロボットなどの外部システムを動かせます。
- 拡張する: 新しい機能やAIエージェントを追加することで、機能をどんどん増やしていくことができます。
主な機能
「Forcesteed-Luqua」は、以下の機能を備えています。
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ユーザー個別のワークフロー・ルール・知識の長期記憶
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レシピベースのワークフロー自動化
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セッションをまたいだ検索
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リスクに基づいた権限の管理
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定期的な実行・タスク管理
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MCPを中心とした外部ツールとの連携
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ROS2による外部操作との連携
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VLMサブエージェント（画像や動画を理解するAI）
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複数のAIエージェントによる同時実行
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スキルシステムによる機能拡張
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ファイルの監視、画像やPDFの読み取り
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Terminal（文字入力）およびWeb GUI（画面操作）インターフェース
今後の展開
Forcesteed Roboticsは、「Forcesteed-Luqua」を、ユーザーの業務システムや製品に組み込まれる「賢い基盤」として広めていく方針です。今後は、ローカル環境でのAIエージェントの運用を前提とした機能の追加や、AIの基礎となるモデルの改良を続けていきます。また、MCPやROS2を通じた外部との接続機能をさらに強化し、ロボットやさまざまな制御システムとの連携を含む「フィジカルAI」という分野での活用を進めていきます。
株式会社Forcesteed Roboticsについて
Forcesteed Roboticsは、AI、画像認識、ロボット技術を組み合わせた「フィジカルAI」という分野の研究開発と、それを社会で実際に使えるようにする活動を行っているスタートアップ企業です。現場でのロボット活用を見据え、AIが物事を認識し、判断し、制御するシステムを作ることや、AIの学習に必要なデータを集める仕組みを提供することで、研究開発から現場への導入までを支援しています。
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