タスクごとのトークン消費を 70% 削減——これが最初の成果です。しかし、本当の価値は、OriginTrail と Graphify による共有コンテキストの複利的な蓄積にあります。
すべてのタスクに同じコンテキスト税が課されます。アシスタントは同じファイルを再読し、同じアーキテクチャを再構築し、同じ依存関係の選択を再発見し、別のエージェントや昨日の同じチームがすでに理解していた判断を再度説明します。
そのモデルは、本格的なマルチエージェントソフトウェア開発にはスケールしません。
もしすべてのコーディングエージェントがゼロから始めるなら、エージェントを増やすほどアクティビティは増えますが、共有理解は増えません。並列実行は得られても、蓄積された知性は得られません。
ボトルネックは、もはやエージェントがコードを書けるかどうかではありません。それは、彼らのコンテキストが複利的に蓄積されるかどうかです。
それが、Graphify と @origin_trail DKG v10 によって変わることです。
Graphify はコードベースをクエリ可能な知識グラフに変える
Graphify は、もう一つのコーディングエージェントではありません。コーディングエージェントと人間の開発者のための、コードベース知識グラフレイヤーです。
Claude Code、Codex、Cursor、OpenClaw、Hermes、Copilot、またはその他のサポート環境で /graphify と入力すると、Graphify はプロジェクトを 3 つの構造化された出力にマッピングします。
- graph.html — インタラクティブなグラフ
- GRAPH_REPORT.md — 人間が読めるアーキテクチャレポート
- graph.json — アシスタントやエージェントがクエリ可能なグラフ
このグラフは、コード、ドキュメント、PDF、画像、動画に及びます。呼び出し関係、インポート、コメント、根拠、意外な関連性を捉え、それぞれに EXTRACTED、INFERRED、AMBIGUOUS といった信頼度レベルがタグ付けされます。
今、Graphify は OriginTrail の分散型知識グラフ v10 と連携しています。
プロジェクトのコンテキストがローカルファイルや一時的なアシスタントセッションにしか存在しない代わりに、Graphify が生成した知識を、共有され検証可能なコンテキストグラフの一部にすることができます。
Graphify はエージェントにコードベースの地図を与えます。DKG v10 はその地図に共有メモリとプロベナンスを与えます。
プライベートコンテキストから共有コンテキストグラフへ
これは、私が最近概説したアイデアに直接つながります。AI エージェントの次のシフトは、より大きなメモリではなく、エージェントが一緒に推論できる共有・構造化コンテキストです。
同じ方向性は、共有メモリに関する最近の記事にも現れています。セカンドブレインは一人の記憶を助けます。共有コンテキストグラフは、多くの人とエージェントが同じ現実を理解するのを助けます。
Graphify はそのアイデアをソフトウェア開発に持ち込みます。
リポジトリは単なるファイルのフォルダではありません。モジュール、依存関係、決定、トレードオフ、未解決の質問、PR、バグ、レビュー、履歴の生きたシステムです。そのコンテキストのほとんどは散在しています。
Graphify がそれを構造化します。DKG v10 がそれを共有、永続、検証可能にします。
未来は、より大きなプロンプトを持つエージェントではありません。それは、共有コンテキストグラフから作業するエージェントです。
なぜこれがタスクごとに約 70% のトークンを節約するのか
測定されたベンチマーク使用において、Graphify と DKG v10 はタスクごとに約 70% 少ないトークンを実現しました。
その数字はベンチマーク結果であり、普遍的な保証ではありません。リポジトリ、タスク、ワークフローによって異なります。しかし、メカニズムはシンプルです。
ほとんどのコーディングアシスタントは、世界を再読み込みすることでトークンを消費します。リポジトリ構造、関連ファイル、事前の要約、アーキテクチャノート、Issue 履歴、コードコメント、以前の推論などです。彼らはテキスト検索、昔ながらの "grep" や類似ツールを使って必要なものを見つけ、多くのトークンを不必要に消費します。Graphify はグラフを使ってアクセスパターンを変えます。
プロンプトに広範なコンテキストを詰め込む代わりに、アシスタントはコードグラフに直接クエリを送ります。
- 関連モジュール
- 2 つの概念間の最短パス
- 依存関係
- 呼び出しフローセクション
- ファイルにリンクされた根拠
- 以前のアーキテクチャノート
無関係なコンテキストの読み込みが減れば、消費トークンが減ります。トークンが減れば、コスト低下、実行高速化、モデルが推論するノイズの減少につながります。
しかし、より深い利点は精度です。Graphify はエージェントがすべてのコンテキストに溺れるのではなく、適切なコンテキストを要求するのを助けます。
70% のトークン削減は、エージェントがリポジトリを再読するのをやめ、グラフにクエリを送るときに起こることです。
すべてのグラフが再利用可能なチームメモリになる
戦略的価値はトークン節約だけではありません。それは複利的な蓄積です。
Graphify はすでにチームが graphify-out/ をコミットすることを推奨しており、全員がプロジェクトの共有マップから始められるようにしています。DKG v10 はそのロジックをローカルリポジトリのアーティファクトから共有知識レイヤーに拡張します。
コードレビューは単なるコメントスレッドではなくなり、再利用可能なリスクコンテキストになります。
アーキテクチャ上の決定は単なる Slack メッセージではなくなり、ファイル、モジュール、依存関係、根拠に接続されたノードになります。
バグ調査は単なるクローズド Issue ではなくなり、類似の障害をデバッグする次のエージェントのための先例になります。
Graphify のクエリは単なる一回限りの回答ではなくなり、プロジェクトの進化するメモリの一部になります。
次のアシスタントはゼロから始めません。次の人間のレビューアは設計意図を再発見しません。次のコントリビューターは同じコンテキスト収集作業を繰り返しません。
すべての有用なセッションが、次のセッションをより安く、より速く、より情報豊かにします。
エージェントと人間が同じ基盤を共有する
ソフトウェアチームはすでに多くの部分的なメモリシステムを持っています。Git は変更を保存します。Issue はタスクを保存します。ドキュメントは意図を保存します（時々）。チャットは決定を保存します（見つけられれば）。CI は pass/fail を保存します。コードレビューツールはフィードバックを保存します。
これらのシステムは断片化されています。エージェントはそれらをクロールし、要約し、正しいピースがコンテキストウィンドウに収まることを期待しなければなりません。
Graphify on DKG v10 は、エージェントと人間が同じ構造化コンテキストから作業する共有基盤を作成します。
あるアシスタントは呼び出しグラフをクエリできます。別のアシスタントは影響を受けるモジュールを検査できます。さらに別のアシスタントは依存関係のリスクをレビューできます。人間はグラフレポートを開き、推論の跡を検査できます。チームは学んだことを保存し、セッション終了時に失うことはありません。
これこそが、マルチエージェントコーディングが単なる並列プロンプティングを超えるところです。共有され信頼されたソフトウェアメモリを通じた調整になります。
コーディングの未来は、1 つの巨大なエージェントではありません。それは、同じ検証済みコンテキストから作業する多くのエージェントと人間です。
なぜ分散型が重要なのか
ソフトウェアメモリが重要なインフラになるなら、それは単一のベンダーに閉じ込められるべきではありません。
チームには、所有可能で、移植可能で、プロベナンス対応で、エージェントフレームワーク間で使用可能なプロジェクト知識が必要です。だからこそ DKG v10 が重要なのです。
OriginTrail の分散型知識グラフは、構造化メモリ、プロベナンス、検証可能な知識資産を備えた共有コンテキストグラフの基盤を提供します。コンテキストは、その出所や意味を失うことなく、ツール、アシスタント、チーム、ワークフロー間を移動できます。
DKG メモリモデルはまた、エージェントコラボレーションに信頼構造を与えます。
- ワーキングメモリはローカル探索をサポート
- 共有メモリはチームレベルのコンテキストを公開
- 検証可能メモリはより強力で検証済みの知識を保持
エージェントは、何が見つかったかだけでなく、それがどこから来たのか、誰が貢献したのか、どれだけの信頼を獲得したのかについても推論できます。
TRAC は、このインフラの背後にある OriginTrail エコシステムをサポートし、分散システム全体で知識を作成、共有、保護、再利用できるようにします。
信頼できる AI エージェントには、ファイルへのアクセスだけではなく、プロベナンスを伴う共有コンテキストが必要です。
コードマップから集合的ソフトウェアインテリジェンスへ
コーディングエージェントの第一波は、LLM が有用なコードを書けることを証明しました。次の波は調整についてです。
Graphify はコードベースをマッピングします。DKG v10 はそのマップを共有され検証可能なメモリに変えます。エージェントと人間は、同じコンテキストを繰り返し再構築するのではなく、その上に構築します。
それが、孤立した支援から集合的ソフトウェアインテリジェンスへのシフトです。
即時のメリットは実用的です。測定されたベンチマークで、タスクごとに約 70% 少ないトークンです。
より大きなメリットは構造的です。マッピングされたすべてのコードベース、すべての有用なクエリ、すべての決定トレース、すべてのレビューインサイトが、複利的なコンテキストグラフの一部になります。
それが、互いの近くで作業するエージェントと、一緒に学ぶエージェントの違いです。
Graphify on DKG v10 は、ソフトウェアコンテキストを共有インフラに変えます。
Graphify を試し、DKG v10 を探索し、共有され検証可能な知識から作業する AI エージェントと開発者を目指す構築に参加してください。
OriginTrail の DKG の機能をさらに拡張し、報酬を得ることもできます。バウンティプログラムをチェックしてください。
すべてのグッズを備えた真新しいバージョンがもうすぐ登場します。ぜひお試しください。
👉https://github.com/OriginTrail/dkg
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