ビーティングによる監視によると、シンガポールの外相ビビアン・バラクリシュナンは、自身で構築したAIアシスタントシステムを公開し、それを「外交官の第二の脳」と呼んでいます。システム全体はRaspberry Pi 5 (クレジットカードサイズのマイクロコンピュータ)上で動作し、WhatsAppやGmailに接続されており、音声メモの書き起こし、記事の抽出、スピーチの草稿作成、質問への回答、使用を通じた知識の継続的蓄積が可能です。バラクリシュナンは、「これをオフにする勇気はない」と述べました。後にXで、彼はIDE (統合開発環境)を一度も使用したことがなく、すべてのコード編集はClaude Codeによって行われたと付け加えました。彼は自分の作業を「ツールの組み立て」と表現し、カールパティの「バイブコーディング」の概念と明確に区別しました。システムはオープンソースのエージェントフレームワークNanoClawを基盤とし、ClaudeエージェントSDKを通じてエージェントを隔離されたDockerコンテナ内で実行し、各チャットグループは互いに隔離され見えなくなっています。WhatsAppの連携にはBaileys (WhatsApp Webプロトコルのオープンソース実装)を使用し、商用APIには依存していません。音声メモはwhisper.cppを用いてデバイス上でローカルに書き起こされ、クラウドにアップロードされません。知識の保存は、アンドレイ・カールパティのLLM Wikiモデルに触発された三層構造になっています。第一層は、修正されずにアーカイブされた原材料 (スピーチ、記事)。第二層は、事実を抽出して独立したノードにしたSQLiteグラフデータベースを基にした記憶知識グラフ (ローカルで動作するnomic-embed-text )274MBのベクトル埋め込みモデル(を用いた意味的検索)。第三層は、事実を人間が読める物語文書にまとめたWikiページで、エンティティ、概念、タイムラインごとに分類され、iCloudを通じて彼のスマートフォンのObsidianアプリに同期されます。メッセージを受信するたびに、システムは自動的に知識グラフをクエリし、関連する事実をコンテキストに挿入します。セキュリティ設計に関しては、コンテナはOneCLIクレデンシャルプロキシを通じてAPIにアクセスし、生のキーの露出を避けています。パスマウントはホワイトリストによって制限され、.sshや.awsなどの敏感なディレクトリへのアクセスをブロックします。すべての音声書き起こしとベクトル埋め込みはローカルで完了し、ポリシーに敏感な内容がデバイスを離れないようにしています。バラクリシュナンは、GitHubに完全なアーキテクチャのドキュメントを公開し、「AIと協力することを学ぶ外交官は真の優位性を持つことになり、その優位性のウィンドウは今だと信じています」と述べています。
シンガポール外務大臣、Raspberry Pi上にClaudeコードを使用してAI外交アシスタントを構築
ビーティングによる監視によると、シンガポールの外相ビビアン・バラクリシュナンは、自身で構築したAIアシスタントシステムを公開し、それを「外交官の第二の脳」と呼んでいます。システム全体はRaspberry Pi 5 (クレジットカードサイズのマイクロコンピュータ)上で動作し、WhatsAppやGmailに接続されており、音声メモの書き起こし、記事の抽出、スピーチの草稿作成、質問への回答、使用を通じた知識の継続的蓄積が可能です。バラクリシュナンは、「これをオフにする勇気はない」と述べました。後にXで、彼はIDE (統合開発環境)を一度も使用したことがなく、すべてのコード編集はClaude Codeによって行われたと付け加えました。彼は自分の作業を「ツールの組み立て」と表現し、カールパティの「バイブコーディング」の概念と明確に区別しました。システムはオープンソースのエージェントフレームワークNanoClawを基盤とし、ClaudeエージェントSDKを通じてエージェントを隔離されたDockerコンテナ内で実行し、各チャットグループは互いに隔離され見えなくなっています。WhatsAppの連携にはBaileys (WhatsApp Webプロトコルのオープンソース実装)を使用し、商用APIには依存していません。音声メモはwhisper.cppを用いてデバイス上でローカルに書き起こされ、クラウドにアップロードされません。知識の保存は、アンドレイ・カールパティのLLM Wikiモデルに触発された三層構造になっています。第一層は、修正されずにアーカイブされた原材料 (スピーチ、記事)。第二層は、事実を抽出して独立したノードにしたSQLiteグラフデータベースを基にした記憶知識グラフ (ローカルで動作するnomic-embed-text )274MBのベクトル埋め込みモデル(を用いた意味的検索)。第三層は、事実を人間が読める物語文書にまとめたWikiページで、エンティティ、概念、タイムラインごとに分類され、iCloudを通じて彼のスマートフォンのObsidianアプリに同期されます。メッセージを受信するたびに、システムは自動的に知識グラフをクエリし、関連する事実をコンテキストに挿入します。セキュリティ設計に関しては、コンテナはOneCLIクレデンシャルプロキシを通じてAPIにアクセスし、生のキーの露出を避けています。パスマウントはホワイトリストによって制限され、.sshや.awsなどの敏感なディレクトリへのアクセスをブロックします。すべての音声書き起こしとベクトル埋め込みはローカルで完了し、ポリシーに敏感な内容がデバイスを離れないようにしています。バラクリシュナンは、GitHubに完全なアーキテクチャのドキュメントを公開し、「AIと協力することを学ぶ外交官は真の優位性を持つことになり、その優位性のウィンドウは今だと信じています」と述べています。