Msty

MstyはOllama、llama.cpp、MLXといったローカル推論エンジンとホスト型プロバイダーを一つのハブに集める。タスクごとにモデルを選べるため、機密作業はローカルで動かし、より高い能力が必要なときはホスト型モデルに頼れる。単一プロバイダーのチャットアプリとMstyを分けるのは、まさにこの機能だ。下書きをオフラインに置きたいなら、モデルを切り替えるだけでいい。

ナレッジスタックは、情報源を意識した検索で、自分の文書とノートを根拠に回答させる。素材を一度整理すれば、毎回文脈を貼り付ける代わりに、会話をまたいで再利用できる。別製品のStackはさらに進み、承認済みの情報源を、承認済みアプリが取得できるバージョン付きの集合にまとめる。

分割チャットは複数のモデルを並べて動かすので、語調、深さ、正確さを一つの画面で比べられる。Crew会話はさらに進み、複数のペルソナアシスタントを一つのスレッドに集め、専門家が同じ作業に意見を出せる。どちらも文脈を保つ。ただ雑談するのではなく、モデルを選び分けるときに効いてくる。

エージェントモードは単発のプロンプトを越え、多段階でツールを踏まえた実行に入る。タスクを渡すと、エージェントが手順を進め、自分は進捗を確認する。デモではなく実務のために作られている。複雑なタスクでは、明確な指示と定めた境界がなお役立つ。

Media Studioは画像を生成し、ワークスペースを離れずに動画の構想を形にする。創作作業をチャットや文書と同じ場所に置くので、作業の途中でアプリを行き来しなくて済む。タブは減り、摩擦も減る。

これらのスタジオでは、構造とAIの支援を使いながら、プロンプト、ペルソナ、再利用できるスキルを設計できる。作ったあとは会話をまたいで再利用でき、似たタスクを繰り返す人の時間を節約し、セッションごとに働き方を一定に保つ。

チーム向けに、MstyはSSO、役割ベースのアクセス、モデルと機能の統制、管理用の監査ログを加える。これがMstyを本物のチーム向けAIワークスペースに変える。管理者が境界を一度決め、その内側で人々が働く。顧客が管理する保存領域と製品テレメトリゼロがプライバシーの立場を支える。正式なSOC 2とISO 27001の認証はまだ完了していない。調達でこれらを求めるなら、そこは重要になる。