過去の出来事の日付：2026年8月27日。

SenteLabsAIは、表向きは1人の仮想経営アドバイザーとして応対しながら、舞台裏では8つの専門AIエージェントに作業を振り分けるオープンソースアプリケーション「OpenExecutive」を公開した。このプロジェクトはFastAPIのバックエンドとNext.jsのインターフェースを組み合わせ、組織固有のプロフィールや文書に合わせて回答を調整するよう設計されている。

このソフトウェアでは、内部のマルチエージェント構造がユーザーとの会話に現れないようになっている。その代わり、回答は一貫した1人の経営者ペルソナを通じて提示される。専門エージェントの呼び出しは、2つの検索レイヤーによって支えられる。ChromaDBに保存されたビジネス資料の内蔵コレクションと、ユーザーがアップロードした文書から作成される別個のコレクションだ。検索されたコンテキストは、キャッシュされたシステムプロンプトではなく、現在のユーザーの発言に追加される。

OpenExecutiveは、選択されたコンテキストをセッション間でも記録する。各回答の後、バックグラウンドで動作するClaude Haiku 4.5のプロセスが、意思決定、取り組み、助言を抽出してSQLiteに保存する。その後のセッション開始時に、アプリケーションはそれらの過去の決定を経営エージェントに提供する。スケジューラーは、新たな質問を待たずに、予定されたフォローアップや時間的制約のある対応を提示できる。

このスケジューラーには運用上の制約がある。データベース上で処理対象を確保する仕組みは単一のAPIインスタンス向けに設計されており、メンテナーは、追加のゲートを設けずにAPIを水平スケーリングすると、同じアクションが複数回実行される可能性があると警告している。そのため、付属のFly.io設定では、サービスを稼働中のマシン1台に制限している。

このアプリケーションにはPython 3.11以降とNode 22以降が必要だ。初期設定では、ローカルのベクトルインデックスを作成するため、機械学習の依存関係と約90MBの埋め込みモデルをダウンロードする。APIはポート8000、インターフェースはポート3000で提供される。オンボーディングフローで企業プロフィールを収集した後、ユーザーは検索対象としてピッチ資料、財務モデル、戦略文書などを追加できる。

デフォルト設定ではAnthropicのモデルを使用できるが、プロバイダーレイヤーは、Ollama、LM Studio、vLLM、llama.cppなどのOpenAI互換ローカルサーバーに加え、OpenRouter経由のルーティングにも対応する。個々の専門エージェントには、それぞれ異なる利用可能モデルを割り当てられる。メンテナーは、ローカル構成ではAnthropicのプロンプトキャッシュ、拡張思考、またはこのプロジェクトのサーバー側ウェブ検索機能に相当する機能は提供されないとしている。

リポジトリには、ダイレクトメッセージ、メンション、スラッシュコマンドを通じたDiscordからのアクセス機能も含まれる。また、開発環境と品質保証環境を分けたデプロイ、メールアドレスの許可リストを用いるGoogleログイン、ウェブインターフェースのプロキシとバックエンドの間に設ける共有シークレットによる境界についても説明している。

テスト用として、このプロジェクトには8つの専門領域すべてにわたる29のシナリオが含まれている。自動判定システムが、ペルソナの一貫性、領域の正確性、企業コンテキストの活用、ルーティング、実行可能性を5段階で採点する。継続的インテグレーションで示されている基準は平均3.5以上で、メインブランチと比べていずれかの評価項目が10％を超えて低下した場合も不合格となる。