2025-02-09

AIタスク管理システムの話

prev: 短期的な並行作業の進捗管理

そもそもDevinに並列にタスクを任せまくったら、後で「人間のレビュー待ち」が並列にたくさんきて辛かったと言うところから開発がスタートした

その後、探索的タスク管理の話と混ざった

この二つの要件はだいぶ異なっている

「短期的な並行作業の進捗管理」に関して、一旦紙のメモ帳に書いて打ち消し線するスタイルにしてみた

で、わかった、問題は進捗管理ではなく、これらのタスクが「人間がタスク管理システムに入れないとトラッキングされないこと」だ

SlackでDevin.aiにタスクを依頼した時点で、タスク管理システムに入るべき

そもそもChatGPTを使い始めたころからChatGPT専用のブラウザウィンドウを作っているのはなぜかというと「新規タブして話しかける」ということによって、タブがタスクの表現になっているから

しかしこれは良くなかった

セッションexpireしてログイン画面にリダイレクトされて... 的なことが起こるようになった

スマホでの使い勝手が上がるに従ってスマホからChatGPTアプリで会話開始していることも増えて、それが取りこぼされる

この外部脳にprivate chatのリンクを貼ることも増えたのはそれが理由

読む人に1行の「不要な情報」があるコストより、僕の利便性の方が上回る

OpenAI Deep Researchがでてきて、これは数分かかるのでなおのことタスク化が必要になった

さらに推し進めて、人間と人間の会話もAIが見る方がいいのでは、となると「AIが人間の入出力と一体化すべき」に近づく

]一般的な手法は以下の通りです。

イベントフックの実装

タスクがemitされる箇所にフックを設け、発生時にAIへ通知する仕組みを導入する。

ログ収集と解析

emit時のログをリアルタイムで収集し、AIが解析できるようにする。

メッセージキューの利用

emitイベントをメッセージキューに流し、AIがそのキューを監視・処理する仕組みを採用する。