AIへ仕事を渡す速度が上がると、次の問題が生まれる。
どのAIが考え中なのか。どのAIがこちらの指示を待っているのか。どの作業が完了したのか。どの会話のセッションへ戻ればよいのか。複数のAIを同時に使うほど、仕事の内容より進行状況の管理が難しくなる。
この問題を解決するために、常時稼働しているMac miniへherdrを導入した。
入力の改善が、別のボトルネックを生んだ
TypelessというAI音声入力ソフトを使い始めてから、まとまっていない考えでも短時間でAIへ渡せるようになった。その結果、調査、文章作成、設定確認などを複数のAIへ並行して依頼する機会が増えた。
依頼を増やせること自体は便利だ。しかし、ブラウザやターミナルの画面が増えると、どの仕事がどこにあるのか分からなくなる。回答待ちの間に別の仕事を始め、戻るべきセッションを見失う。AIが速くなっても、人間側の切り替えに時間がかかれば効果は薄れる。
herdrで状態を一つの画面へ集める
herdrでは、OpenClaw上で動かしている各エージェントを分けて表示し、workingやidleなどの状態を一覧で確認できるようにした。
現在は、日々の業務を扱うmainエージェントと、X投稿を扱う専用エージェント、WEBサイトを管理するエージェントを別々に表示している。どれが処理中なのかが分かり、対象のペイン（AIとのチャット画面）へ移動して、そのまま続きを指示できる。
感覚としては、複数のターミナル作業を管理するtmuxを、AIエージェントの状態管理へ広げたものに近い。AIへ仕事を渡すだけでなく、途中で人が確認し、必要なら追加情報を与えるための操作盤になる。
AIの母艦と、操作する場所を分ける
もう一つ大きかったのは、AIを操作する場所が社長室だけではなくなったことだ。
エージェントの母艦は常時起動のMac miniに置く。自宅や出張先のMacBook Pro、移動中のiPhoneから接続し、状態を確認して続きを指示する。処理環境を持ち歩くのではなく、操作する場所だけを変える。
今も、車内でTypelessへ音声入力し、その内容をherdr上の複数エージェントへ渡すことができる。入力、処理、確認、再指示が場所に縛られにくくなった。
AI活用は「回答を得る」から「運用する」へ
複数のAIを使う時に必要なのは、すべてを完全自動化することではない。役割を分け、状態を見えるようにし、必要な場面で人が介入できることだ。
一つのモデルへ質問して回答を得る段階から、複数の専門エージェントへ仕事を振り、進行を確認し、判断が必要な場所だけ人が入る段階へ。herdrの導入は、AIを便利なチャットとして使う状態から、仕事のチームとして運用する状態へ移るための一歩になっている。
