オペレーターとエージェント

デスクトップとCLIでは、Perchは単なるチャット画面ではありません。オペレーターです。あなたのファイルに対して操作を行い、実際の分析を実行し、大きなタスクを連携したステップに分割できます。これがWebチャットを支える機能の厚みであり、Perchが提案だけでなく、完成した成果物を生み出せる理由です。

オペレーターループ

デスクトップやCLIでPerchにタスクを渡すと、Perchはループで作業します。関連するファイルを調べ、次に何をするかを決め、操作を行い、その結果を読んでから再び判断します。使える操作には、フォルダ全体の読み取りと検索、コマンドの実行、構造化された出力の生成が含まれます。

これが、作業を実際に行うことと、それを説明することとの違いです。Perchは実際のファイルを開き、実際の数値を見つけ、要約から見積もるのではなく、そこにあるものに基づいて動けます。

サンドボックスでの分析の実行

支払いの監査や取引明細の照合のように、実際の計算が必要な作業では、Perchは分析コードを書き、隔離されたサンドボックスで実行します。サンドボックスはネットワークにアクセスせずに動作し、マシンの他の部分から隔離されているため、分析はその中で完結します。

利点は正確さです。二つの支払いが重複しているかどうかを推測するのではなく、Perchはチェックを実行し、その結果を根拠となるレコードとともに示せます。分析はトランスクリプトに表示されるので、何が結論づけられたかだけでなく、何が実行されたかも確認できます。

大きなタスクでの役割を絞ったワーカー

大きなタスクが一つのステップで済むことはめったにありません。大きな作業では、Perchは一連のステップを計画し、作業の一部を、役割を絞ったワーカーに任せられます。各ワーカーは、範囲の狭い専用のコンテキストを持ちます。これにより各ステップが明確に保たれ、一つの負荷が大きすぎるリクエストではなく、分割して作業を進められます。

これを確実に機能させるための原則がいくつかあります：

• 主導するモデルは固定されます。タスクを実行するモデルは開始時に選ばれ、途中で変わらないため、流れが一貫します。ワーカーは別扱いです。意図的に別のモデルに送ることができ、それによってあるモデルの作業を別のモデルにチェックさせられます。
• ワーカーは隔離されています。各ワーカーは専用のコンテキストを持つ限られた作業を担当するため、あるステップの内容が別のステップに混入することがなく、生の資料があなたの会話に入り込むこともありません。
• 状況を把握し続けられます。作業の進行に合わせてステップが表示され、一つの不透明な回答の裏に隠されることはありません。

Perchがいつ作業を任せるのか、いつあえて任せないのか、ワーカーが動くモデルをどう選ぶのかについては、サブエージェントを参照してください。

タスクが難しく、そのために計画されたワーカーのチーム全体が必要で、フェーズごとに動いて互いの作業をチェックする場合、それはPerchのマルチエージェントモードであるFlockの出番です。

二つの口調

どちらの口調でも同じオペレーターが裏で動いており、使えるツールも同じです：

• Saffronは率直で淡々としており、指摘事項から先に述べます。
• Quillは温かみのある洗練された文体で、文章により強く個性が表れます。

どちらもひとつのワークスペースとひとつのメモリを共有し、同じ作業を引き受けます。監査、照合、フォルダの分析、ドラフト作成、出典の確認です。違うのは返答の文体であり、Perchにできることではありません。