EMT BrAIn Edge

Cortex

モデルがコンテキストを見る前に行うフィルタリング、抑制、圧縮。コンテキスト予算を毎ターン確認：50%で警告 → 60%で注意喚起 → 70%でブロック。セッショントレース、分あたりの消費、コンテキスト健全性、価値を1つのデータセットから読み取り — 削減額は常にEMT自身のオーバーヘッドを差し引いて報告します。

Motor

すべての機能は、1つのインストールライフサイクルを持つプラグイン。実行時ポリシーゲートを12のフレームワークにマッピング、エラー時はフェイルクローズ。成果スコアリング、アンチパターン、実際の利用状況から新しいスキルを提案するスキルファインダー — 人はそれを承認します。セッション開始時には関連する2–3の機能だけが表示されます。

Memory

ツールイベントを観察事項に要約し、その後レッスン、クリスタルへと発展。BM25＋ベクトル＋グラフの融合検索を最初のプロンプト前に投入、オンデバイス埋め込みで — APIキー、ネットワーク呼び出し、トークン単位コストは不要です。<private>を除去し、パスルールをフック層で強制します。

Synapse

レイヤー1は決定論的：同じコミットを入力すれば、同じグラフを出力 — TS/JS/Java/Py/Go/C#のTree-sitter AST。レイヤー2はモデル支援：ラベルは注釈として保存され、解析済みの事実に混ぜ込まれません。すべてのエッジに来歴バッジ；数秒で影響を確認 — Xを呼び出すもの、Yを使うもの、リネームが影響するもの。

Stem

デフォルトはAnthropicへのパススルー；11のアップストリーム（p0–p10）とアップストリームごとの強制切替。7ベンダーの31モデルを、編集可能な1つの表で100万トークンあたりに価格設定。オンデバイスのペア — Kompressorと埋め込みモデル — はトークンごとのコストがありません。

• 可観測性ハブ
  • セッションブラウザー（Nインスタンス）
  • コスト＋異常ダッシュボード
  • 品質スコア
  • スキルトポロジー
  • エージェントフリート
• 自律型エージェント
  • Motor（300以上のスキル）
  • Stem（AI Studio）
  • Memory（組織グラフ）
  • Synapse（レガシー＋モダン）
  • Cortex（プログラム戦略）

• 統合サーフェス
  • フック（10種類）
  • MCP stdio（5モジュール）
• オーケストレーションされたAIエージェント
  • Claude Code（本番稼働中 — stdio MCP＋10フック）
  • GitHub Copilot（対応中 — VS Code拡張フック）
  • OpenAI Codex（計画中 — stdio MCP、フックは未定）

• モデルがコンテキストを見る前の3層。
• フィルタリング — キャッシュ安定化とシェルフィルタリングにより、バナー、進捗ノイズ、重複読み取りを除去します。
• 抑制 — サンドボックス実行と出力抑制により、長時間実行プロセスをエージェントループから除外します。
• 圧縮 — コード、検索、ログ、HTML、JSON、Markdownを、モデルに届く前に圧縮します。
• 削減額は常に、パイプライン層ごとにEMT自身のオーバーヘッドを差し引いて報告します。

• 利用量 — 任意の期間におけるトークン、コスト、キャッシュ分析、モデル／言語別内訳。
• コンテキスト予算 — 毎ターン確認：50%で警告 → 60%で注意喚起 → 70%でブロック。
• キャッシュのコスト効果 — プレフィックスキャッシュ割引を、EMT圧縮による削減額とは別に追跡します。

• セッショントレース — すべてのセッションについて、モデル帰属、所要時間、アイドル時間、サイズ、コスト。
• セッション詳細 — 分あたりの消費、サブエージェントのトランスクリプト、リンクされたコミット、キャプチャされたメモリ。
• コンテキスト健全性 — 週別・ワークスペース別の利用率とコンパクションの挙動。
• 消費レポート — Stemカタログの価格に基づき、モデル別・トークン種別に支出を帰属。
• 価値 — 増幅効果、トレンド、セッション台帳、キャリブレーション — 同じセッションを価格化して表示します。

すべてがプラグインです：ワークフロー → エージェント → スキル。解決（resolve）・リンク（link）・チェック（check）・削除（remove）という1つのライフサイクルでインストールされます。セマンティック・デリバリーで、セッション開始時には関連する2–3の機能だけが表示されます。プログレッシブ・ディスクロージャーは実績順に表示します。すべてのアーティファクトはMCPプロンプト経由のスラッシュコマンドとして公開されます。

12のフレームワークに対応（OWASP ASIおよびMCP Top 10、LLM Top 10、EU AI Act、NIST AI RMF、ISO 42001および27001、SOC 2、GDPR、NSA/CISA MCP、CIS v8.1、CSA ATF）。実行時ポリシーゲート、エラー時はフェイルクローズ — フェイルオープンはしません。すべての許可・レビュー・拒否が記録されます；免除にはチケットと有効期限が付きます。

機能ごとの成果（成功・失敗・部分成功 — トークンコスト、ツール呼び出し、エラー、所要時間とともに）、実践パターンとアンチパターンのスコアリング、そして人が承認する提案を行うスキルファインダー。

ツールイベントをローカルモデルにまとめて渡し、読みやすい観察事項に要約し、クリティカルパス外で非同期に実行します。繰り返し現れる観察事項を持続的なレッスンに昇格させ、その後レビューを経て結晶化します。

最も関連性の高い過去の知識を、最初のプロンプト前にコンテキストへ投入します。レキシカル検索（BM25）、ベクトル意味検索、グラフ関係を統合し、画面上で出所を明示します。

<private>内のものは、観察事項の書き込み前にすべて除去されます；privacy_rulesのglobに一致するパスへの書き込みは恒久的にブロックされ、フック層で強制されます。すべての書き込みは監査可能です。

同じコミットを入力すれば、同じグラフを出力します。抽出、解決、コミュニティ、フロー、影響、レイヤリング違反を、オフラインかつ再現可能に処理します。TypeScript、JavaScript、Java、Python、Go、C#のTree-sitter AST。インクリメンタル：synapse_syncは変更されたファイルだけを再インデックスします。

ドメインラベル、フロー確認、ナラティブは、ノードをキーとする注釈として保存され、解析済みの事実としてグラフへ統合されることはありません。すべての注釈には、それが生成されたレイヤー1のフィンガープリントが付与されます。キーがない、ネットワークがない、またはリクエストが拒否された場合には、名前のないドメインが表示されます — 縮退してもエラーにはなりません。

解析済み（構文から直接読み取られる）または推論済み（リゾルバールール：動的CALL、CICS XCTL、ORMバインディング — エッジの約18%）。バッジは5つすべての画面でエッジとともに表示され、各画面で同じ意味を持ちます。

デフォルトはパススルー（主要オプションはAnthropicへ直接送られ、すべての代替はオプトインです）。11のアップストリーム、p0–p10、それぞれに独自のAPIスタイルとトークンがあります。アップストリームごとの強制切替；オーバーフロー時には、まだアクティブな中で最も低い優先度に送られます。

31モデル、7ベンダー（Anthropic、OpenAI、Google、DeepSeek、Zhipu、Moonshot、Alibaba）を1つの表で管理し、100万トークンあたりに価格設定：入力、出力、キャッシュ読み取り、キャッシュ書き込み。モデルは「モデル」タブからのみプロバイダーにリンクされるため、価格とルートが不一致になることはありません。

Kompressor（model_int8.onnx）はCortex向けのプロンプト入力を圧縮します；埋め込みモデル（all-MiniLM-L6-v2、Q8、384次元）はMemory、レッスン、Synapseグラフを埋め込みます。重みはインストーラーがコピーするため（22.6MB）、検索時に外部から何もダウンロードしません。