説明
Living Brainは、AIエージェントの能力を向上させるために設計された持続的かつ進化するインテリジェンスレイヤーとして機能します。さまざまな文脈を接続し、明白でない接続を浮き彫りにし、すべてのエージェントに共有メモリ、文脈、連続性を提供します。このプラットフォームは、インテリジェンス、速度、コストのバランスを取ることで「インテリジェンスのトライアングル」を解決することを目指しており、チームが妥協することなく高いパフォーマンスを達成できるようにします。
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このシステムは、メモリと精度を向上させ、内部比較でより高いパフォーマンスを示しています。例えば、1,540の質問に対してLoCoMoで92.2%の評価精度を達成し、中央値のメモリ取得時間は464msです。さらに、Living Brainは運用コストとトークン使用量を大幅に削減し、フルコンテキストベースラインと比較して、質問ごとに22.6倍少ないトークンを使用し、タスクごとのコストを95%削減しています。また、LongMemEval-Sで0%の幻覚を報告しており、その信頼性を強調しています。
Living Brainは、互換性のあるAIツールと統合されており、ユーザーが知識を接続し、アクセスできるようにします。また、カスタムMCP(メモリおよびコンテキストプロバイダー)への接続もサポートしており、エージェントが独自のツールやデータにリンクすることで能力を拡張できます。このプラットフォームは、情報を持続的な共有メモリに自動的に変換し、散在する会話、ファイル、更新を構造化されたソースリンクされた知識に編纂します。
価格について、Living Brainは「従量課金制」のAPIモデルを提供しており、サブスクリプションはなく、1Mモデル入力トークンあたり8ドル、1M出力トークンあたり0.50ドルを請求し、最低チャージは5ドルです。これには1つのプロジェクト、複数のブレイン、1GBのストレージ、月間100,000リクエストが含まれます。「Living Brain Workspace」は月額請求され、3つのチームシート、1つのプロダクションプロジェクト、10GBのストレージ、月間500,000リクエスト、共有月間クレジットが含まれます。大規模な組織向けには、カスタム「ビジネス」プランが利用可能で、展開、容量、ストレージ、データの場所、専用サポートを提供します。
Living Brainは、AI適応のための2つの補完的なパスをサポートしています:知識、修正、決定を保持し、モデルの重みを変更することなく将来のタスクに関連する文脈を持ち込むこと、そして蓄積された知識を基盤として、オープンウェイトモデルのファインチューニングなどのトレーニング後のワークフローに使用することです。これにより、接続されたモデルは、推論時に特定の作業に適応できるようになります。クローズドウェイトモデルでも同様です。
- カテゴリーAI エージェントビルダー
- 料金モデルフリーミアム
- デプロイCloud, On-premises, Customer Cloud, Air-gapped
- プラットフォームWeb
Living Brainの主要機能
持続的かつ進化するインテリジェンスレイヤー
文脈を接続し、明白でない接続を浮き彫りにする
AIエージェントのための共有メモリ、文脈、連続性を提供する
AIタスクのためのメモリと精度を向上させる
トークン使用量と運用コストを削減(タスクごとのコストを95%削減)
LongMemEval-Sで0%の幻覚を達成
464msの中央値メモリ取得で迅速な想起を提供
互換性のあるAIツールと統合する
カスタムメモリおよびコンテキストプロバイダー(MCP)に接続する
知識を持続的な共有メモリに自動的に変換する
モデルの重みを変更せずに適応をサポートする
トレーニング後の基盤としてメモリを活用する
REST API、SDK、CLIアクセスを提供する
ファイル抽出とストレージを提供する
セマンティック検索と接続発見を含む
Living Brainの使い方は?
Living Brainを構築する:最初のLiving Brainインスタンスを作成します。
AIツールに接続する:Living Brainを互換性のあるAIアプリケーションやエージェントにリンクします。
カスタムデータを統合する:独自のツールやデータソースを接続してエージェントの能力を拡張します。
情報を処理する:文書、会話、知識をLiving Brainに持ち込みます。
文脈を活用する:蓄積された文脈をAPI、SDK、CLI、MCPを介してアプリケーションやエージェントに提供します。
エージェントを管理する:ChatChat Workspace内でチームのブレインとエージェントを整理し、運用します。
Living Brainの使用例
- AIエージェントのメモリの強化
- AI運用コストの削減
- AI精度の向上
- AIツール間の知識統合
- カスタムAIエージェントの開発
- 自動化された知識の整理
- AIモデルの適応
- トレーニング後のデータキュレーション




