コンテキストレイヤー

感覚→決定→行動→終了のループ

Lodestar が行うすべてのこと、および MCP 経由で接続された AI が実行できることはすべて、同じ 4 ステップのループに従います。

• センス: 電子メール、カレンダー、ファイル、メッセージから生の信号を取り込む
• 決定: AI (Claude、ChatGPT、または Lodestar 自身のアシスタント) が充実したコンテキストを理由に判断します。
• 行動: 返信 — フォローアップの作成、返信の下書き、マイルストーンの更新、イベントの記録
• 閉じる: アクションを記録し、関係者に通知し、ループが完了したことをマークします。

Lodestar がデータを強化する方法

生の電子メール、カレンダー イベント、ファイルは AI にとって直接役に立ちません。ノイズが多く、大きすぎます。 Lodestar はそれらを構造化インテリジェンス (証拠の引用を含むアクション アイテム、連絡先センチメント スコア、組織図の関係、プロジェクトにリンクされたタイムライン、およびランク付けされた優先度フィード) に処理します。

この強化されたレイヤーは、MCP サーバーが AI に公開するものです。 AI はノイズではなく信号を取得します。

設計によりモデルに依存しない

Lodestar は、ユーザーを 1 つの AI モデルに固定しません。 MCP サーバーは、MCP プロトコルを話すあらゆるクライアントと連携して動作します。より良いモデルが出荷されると、蓄積されたコンテキストの価値が高まり、最初からやり直す必要がなくなります。

データはあなたのもののまま

すべてのデータはユーザーごとに暗号化されます。 Lodestar はデータをトレーニングすることはありません。独自のモデル API キー (BYOK) を使用できるため、独自のアカウントを通じて推論が実行されます。いつでもすべてをエクスポートまたは削除できます。