機能の羅列ではなく、エージェントを理解する入口

チャットボットは答え、エージェントは行動する。AI エージェントとは何か、そしてチャットモデルとどう違うかを平易な言葉で定義します。

認識、推論と計画、ツール使用、記憶、自律的な多段階実行、そしてマルチエージェント協調 — をシンプルに解説します。

同じモデルでも、エージェントが周りにあるかないかで、ふるまいは大きく変わります。ここでは、その本質的な違いを説明します。

Berth は、エージェントの背後にあるプレーンテキストのファイルを、構造化され相互に結びついたオブジェクト — Berth が「アセット」と呼ぶもの — に変えます。ここではそのモデルを紹介します。

一目で分かるダッシュボード、そして過去のセッションを、それぞれが使ったアセットやツールとともにさかのぼる方法。

エージェントを導く instruction (指示) 系アセット、そして Berth がそのスコープ、インポート、各々の出どころをどう見せるか。

エージェントに力を与え、その境界を定める capability (能力) 系アセット — MCP サーバー、ライフサイクル Hooks、そして権限。

コストとトークンの推移、自動診断、そしてそのすべてを支える読み取り専用 / ローカルファーストの保証。

一度も実行されない Hook を、Berth が見せてくれる情報を使って切り分ける短いチェックリスト。

Berth の Usage 画面を読んで、何が高くついているのか、そしてなぜかを — モデル別、プロジェクト別、日別に見つけます。

スコープとインポートを使って、チームに共有された予測可能なエージェント構成を与え、それをヘルスチェックで検証します。