DELIGHT: ローカルオーケストレーターが複数のChatGPTセッションを連携エージェントとして活用

DELIGHTは、複数の隠れたChatGPTブラウザセッションを同時に実行し、それらをエージェントチームのように調整するローカルオーケストレーターです。APIキーやGPUを必要とせず、標準的なPCやサーバー上で動作します。

仕組み

このシステムは、単一のプロジェクトに紐づけられた複数の隠れたブラウザタブでChatGPTゲストセッションを開きます。異なるセッションに特定の役割を割り当てます：

• 情報を検索するもの
• コードを書くもの
• エラーを検出するもの
• 結果を要約するもの

これらのセッションは、単一のLLMが推測するだけではなく、合意形成に基づいたアプローチで互いに回答を交換します。オーケストレーターは実際のファイルに変更を加え、テストやリンターを実行し、エラーをデバッグチャットセッションにフィードバックします。

技術的な実装

すべての処理は単一のイベントプロトコルを通じてストリーミングされ、イベントには以下が含まれます：

• TASK_STARTED
• TEST_FAILED
• CONSENSUS_UPDATE

このシステムはアクションレイヤーとしてOpenClawに接続し、マシン上で実際の操作を実行できるようにします。

経済的影響

30の並列セッションを実行することで、月額1,000〜2,000ドル相当のGPT-4o API使用量を無料で実現します。GPUは必要なく、どのサーバーや家庭用PCでも動作します。

計画されている機能

• オンデマンドでのMCPサーバー生成
• 外部ワーカーノード（他のPCをエージェントとして参加可能）
• インターネット/ネットワークレイヤー用の別プロトコルLLM

この種のローカルオーケストレーションアプローチは、APIコストをかけず、専用ハードウェアを必要とせずに複数のAIエージェントを活用したい開発者に特に有用です。複数の無料ChatGPTセッションを調整することで、複雑な開発タスクを処理できる分散推論システムを構築します。