ディープリサーチ（Deep Research）は、もはや検索ボックスに向かせたモデルというわけではなく、独自のソフトウェアのカテゴリとして確立しつつあります。本記事では、12のセルフホスト型システムとその背後にあるリサーチアーキテクチャを比較します。

2026年9月、オープンモデルにおける効率的フロンティアは25B〜34Bパラメータの間に位置しています。単一の24GB GPUで、70Bクラスのハードウェアを遥かに上回るコスト効率で、フロンティアに近いエージェント系タスクが実行可能です。

Mnemosyne は Hermes Agent 向けのローカルファーストなメモリプロバイダーであり、ワーキングメモリ、構造化された事実、時間的データ、エピソード記憶をローカルの SQLite に保存します。ホスティングサービスは不要で、ネットワーク呼び出しも必須ではなく、非常に細粒度な書き込み制御が特徴です。

永続メモリにより、エージェントは毎回説明を繰り返す必要のあるツールから、コンテキストを引き継ぐものへと進化します。しかし、状態のないチャットでは回避される障害モードが新たに開かれます。解釈が記憶として保存され、事実として検索され、それ自身のより強固なバージョンを正当化し始めることがあるのです。

6か月前に「永続化レイヤーを共有ライブラリに移行する」ことを提案し、リリースまでこぎつけたエージェントは、何らかの永続的な記録がそのアイデアが既に調査され、却下されたことを示さない限り、来四半期にも快く同じ提案をするだろう——そしてOpenSpecには、現在そのための内蔵状態管理は存在しない。

Fission AI の OpenSpec は、Fission AI が提供する無料のオープンソース CLI ツールです。重い仕様が駆動するフレームワークのような段階的な手順を省きながら、コードを書く前に、あなたとコーディングエージェントがプレーンな Markdown 形式の変更内容について合意できるよう支援します。

AIアシスタントの移行は、アプリケーション設定のコピーとは異なり、アイデンティティ、メモリ、ツール動作、スケジュールされたタスク、メッセージングへのアクセスを維持することが核心です。また、2つのゲートウェイが同じボットとして動作している状態を回避することも重要です。

Ollamaとllama.cppは、競合する推論エンジンであるかのように比較されがちです。しかし、実際の選択は、管理されたモデルサービスと、直接操作するツールキットのどちらを選ぶかです。

ROCm と Vulkan はどちらも AMD GPU をローカル LLM ホスティングで高速化しますが、互換性はありません。適切な選択は、エンジン、GPU、およびワークロードに依存します。

モデルが128Kのコンテキストウィンドウを宣伝していても、16 GBのGPUでは40Kトークンで失敗する可能性があります。アーキテクチャ上の上限は、重み、KVキャッシュ、計算バッファ、そしてデスクトップコンポジターが同時にあなたのGPUに収まることを約束したことはありませんでした。

AIの熱狂には一定のリズムがあります。およそ3年ごとに、皆が期待を寄せていたアーキテクチャが、それより新しい技術に置き換えられていきます。次の転換点はすでに研究ラボの中で形成されています。

エージェントスキルとMCPサーバーは、AIエージェントを拡張する競合する2つの方法として提示されることがあります。この捉え方は誤りです：スキルはエージェントに作業方法を教え、MCPサーバーはライブ機能への管理されたアクセスを提供します。

OpenCodeのコマンドラインインターフェース（CLI）は、スクリプティング、CIパイプライン、および無人のエージェント実行のために設計されています。本記事では、日常業務での実用的な使い方を指南します。

Superpowers は、仕様駆動開発の完全な方法をインストール可能な Claude Skills にパッケージ化しており、ブレインストーミング、計画立案、サブエージェントによる実装、厳格なTDD（テスト駆動開発）を強制します。これらの構造をユーザー自身に委ねることはありません。

Pi Coding Agentは、4つのデフォルトツールを搭載し、ほとんどの動作を拡張機能、スキル、およびユーザー自身のワークフローに委ねる、最小限かつオープンソースのターミナルコーディングハーネスです。

Markdown は、同じファイルが GitHub、Hugo、Obsidian、Pandoc などで異なる表示になるまで、一見一つの言語のように見えます。そして、問題は Markdown が信頼できないことではありません。