Beacon: AIコーディングエージェント向けのオープンソースメモリレイヤー

Beaconは、AIコーディングエージェント向けのオープンソースでハーネス横断型のメモリレイヤーです。開発者たちがClaude Code、Codex、Cursorの間で切り替えるたびに同じタスクを再説明するのに疲れたことから生まれました。20以上のエージェントハーネスにフックし、セッションテレメトリを記録して、MCP経由で公開される再利用可能なスキルに変換します。

実際にキャプチャするもの

• セッションテレメトリを正規化された単一フォーマットで：サポートされている任意のエージェントハーネスからのプロンプト、ツール呼び出し、コマンド実行、その他のイベント。
• その生のテレメトリを蒸留して、共通パターンと反復可能なワークフローを抽出。
• 何かが永続化される前の人間による承認ステップにより、蒸留された知識は盲目的に書き戻されるのではなくレビューされます。
• スキルとMCPを通じて将来のエージェントに公開され、次に切り替えるハーネスが同じコンテキストから始められます。

なぜ別レイヤーなのか

単一のハーネスに組み込まれたメモリは、そのハーネスの範囲内でしか移動できません。Claude Code、Codex、Cursorの間を移動する場合——著者らは使用制限が不安定になったり新しいモデルが登場したときに頻繁にそうしていたと述べています——それぞれがゼロから始まります。Beaconは特定ベンダーのエコシステムの外に位置し、どのフロントエンドがモデルを駆動していてもエージェントが消費できる形式でセッション履歴を保持します。

明示されている設計上の立場：エージェントデータはあなたが所有するものであり、フロンティアラボの閉じたメモリインフラストラクチャの背後にロックされるべきではありません。プロジェクトは完全にオープンソースです。

セットアップ

ソースにはインストールコマンドや設定サンプルは含まれていません。現在のハーネスリストとセットアップ手順はリポジトリを確認してください：

git clone https://github.com/Asymptote-Labs/agent-beacon

そこから実際のループは：サポートされているハーネスをBeaconに向け、通常通り作業し、提案された蒸留パターンをレビューして、スキルとして保持する価値のあるものを承認します。

導入前に評価すべきこと

• テレメトリキャプチャとは、プロンプトとシェルコマンドがディスクに保存されることを意味します——保持期間とその保存場所を確認してください。
• 蒸留の品質はキャプチャ量より重要です。承認ステップが存在するのは、自動抽出された「ワークフロー」がノイズになり得るからです。
• 配信メカニズムとしてのMCPは、多くのハーネスがすでに対応していることを考えると妥当な賭けですが、日々実感するのはハーネスごとのフックカバレッジです。

これは、複数のコーディングエージェントを実行している、または1つのエージェントを複数のプロジェクトで使用している開発者で、毎回のセッションで規約を言い直すのに疲れた人を対象としています。