Alibaba Cloud Linux:Alibaba Cloud Linux 4 Agentic Edition (Agentic OS) の製品概要

Cosh

cosh は、Alibaba Cloud Linux 4 Agentic Edition (Agentic OS) のデフォルトの対話型シェルであり、システムログイン後の最初のエントリとして bash に代わるものです。

cosh の中心的な設計思想は、「ネイティブ Shell ホスト + エージェント拡張」です。実際の bash または zsh セッションを直接ホストし、Shell コマンドはプレフィックスなしでネイティブセマンティクスに従って実行され、独立した bash 環境にフォールバックする必要はありません。トラブルシューティングや大規模なタスクの処理時、ユーザーは意図を中国語または英語で直接記述し、エージェントが現在のターミナルコンテキストを保持して実行を引き継ぎます。行頭のスラッシュコマンドはセッション自体を制御するために使用されます。3 種類の入力は同じプロンプトで自動的に振り分けられ、プロセス全体で環境を切り替える必要はありません。

bash/zsh との完全な互換性を維持しつつ、cosh は自然言語理解、Skill 呼び出し、MCP ツール統合、多段階の承認制御などの機能を追加しています。さらに、システム運用保守操作をクロスディストリビューションの構造化コマンドインターフェース cosh-cli に統合し、エージェントランタイムをインターフェースレスの統合インターフェース cosh-core として公開します。cosh は、複雑なシステムレベルの機能を自然言語インタラクションに抽象化し、OS Skills 命令を統合することで、オペレーティングシステムの使用の敷居を下げ、人間のユーザーと AI エージェントの両方が簡単な方法でオペレーティングシステムを操作してタスクを完了できるようにします。

cosh は主に以下の機能を提供します：

OS Skills

OS Skills は、Agentic OS が AI エージェントのために作成したオペレーティングシステムのユーザーマニュアルです。

従来のオペレーティングシステムのドキュメントは人間のユーザーを対象としており、自然言語による説明、スクリーンショットの例、および業界の基本的な共通認識に依存しています。エージェントがこの種のドキュメントを読むと、理解するために大量のトークンを消費する必要があります。OS Skills 命令は、オペレーティングシステムの知識を、エージェントが直接理解して実行できる構造化された形式、つまり SKILL に再編成します。エージェントはもはや「ドキュメントを読んでから操作する」必要はなく、「読んだらすぐにできる」ようになります。

OS Skills マニュアルは、次の 2 つの主要な領域をカバーしています：

ユーザーの意図を受け取った後、エージェントは対応する Skill を自動的に照合して実行し、呼び出しパスを手動で指定する必要はありません。

AgentSecCore

AgentSecCore は、AI エージェント実行プラットフォーム向けのオペレーティングシステムレベルのセキュリティカーネルです。AI エージェントが徐々にオペレーティングシステムレベルの実行能力 (ファイルの読み書き、ネットワークアクセス、プロセス管理など) を獲得する中で、従来のアプリケーションセキュリティの境界はもはや適用できなくなっています。AgentSecCore は、OS レベルからエージェントの詳細な防御システムを構築し、エージェントが制御され、監査可能で、最小権限の環境で安全に実行されることを保証します。

AgentSecCore は、「インテントセキュリティ」と「システムレベルセキュリティ」の 2 つの柱を中心に、3 層の詳細な防御システムを構築しています。これにより、前の層が突破されても、後続の層がそれを封じ込めることができます。アーキテクチャは下から上の順です：

AgentSight

AgentSight は、AI エージェント実行プラットフォーム向けのオペレーティングシステムレベルの可観測性コンポーネントです。エージェント実行中のトークン消費が予想をはるかに超え、ユーザーがそれを認識し追跡する方法がないという問題を解決します。ビジネスロジックに侵入することなく、エージェント操作の全リンクのきめ細かなデータ収集と相関分析を実現します。

AgentSight は主に次の 3 つの機能を提供します：

• トークン消費分析：エージェント操作中のトークン消費を包括的に測定し、帰属を特定します。期間または過去 N 時間による柔軟なクエリをサポートし、エージェント、タスク、ロールなどの複数のディメンションで消費源を分割することをサポートし、分析の粒度は単一の LLM 呼び出しまで正確です。

• 行動監査：エージェントの LLM 呼び出しとプロセス実行行動をフルリンクで記録します。各呼び出しのプロバイダーやモデルバージョンなどのメタデータを完全に保持し、プロセスコマンドラインパラメータを同期的にキャプチャし、時間、セッション、その他のディメンションによるフィルタリングと視覚的なサマリー統計をサポートします。

• ダッシュボードの可視化：Web 視覚インターフェースを提供し、リモートデプロイ後にローカルブラウザから直接アクセスできます。トークン消費の傾向をリアルタイムで表示し、エージェントプロセスのステータスを監視し、異常時の再起動機能を提供します。また、ユーザー入力、モデルのプロンプトワード、推論プロセス、各ステップでのトークン消費分布など、各セッションの完全なトレースリンクを階層的に詳細表示することもサポートします。

ws-ckpt

ws-ckpt は、Agentic OS の AI エージェントワークスペース用のファイルレベルのスナップショットおよびロールバックツール (AI Agent Workspace Checkpoint) です。

AI エージェントはタスクを実行する際にワークスペースのファイルに多数の変更を加えます。操作が誤っていたり、結果が期待通りでなかったりすると、ユーザーは回復に困難をきたすことがよくあります。ws-ckpt スナップショットメカニズムは、ワークスペースに軽量なスナップショット管理機能を提供します。ユーザーは重要な操作の前に手動でスナップショットを作成したり、各 Q&A ラウンドの終了時に自動スナップショットを有効にしたりできます。ロールバックが必要な場合は、ワンクリックで任意の履歴状態に復元でき、エージェントの操作を可逆的かつ追跡可能にします。

ws-ckpt の中心的な設計思想は、「エージェントの作業に保険をかける」ことです。ユーザーは危険な操作を実行する前に自然言語または CLI を通じて手動でスナップショットを作成できます。また、頻繁なファイル変更タスクを実行する際には、各 Q&A ラウンドの終了時に自動スナップショットを有効にすることもできます。システムは、初めてスナップショットが作成されるときに自動的に初期化を完了し、追加の設定は不要です。

ws-ckpt は主に以下の機能を提供します：

Tokenless

Tokenless は Agentic OS のトークン最適化コンポーネントであり、コンテキスト圧縮とコマンドフィルタリングの 2 つの側面から、エージェントと LLM の間のインタラクションにおけるトークン消費を削減します。

エージェントが担当するタスクがますます複雑になるにつれて、ツール定義の拡大、構造化されたレスポンスの冗長性、コマンド出力のノイズなどがコンテキストウィンドウを急速に埋め尽くし、推論コストを増加させるだけでなく、効果的な情報を伝達するスペースを圧迫します。

Tokenless はエージェントと LLM の間にインテリジェントな最適化パイプラインを構築します。フロントエンドでは、ツールによって定義された説明情報を自動的に簡素化し、レスポンス内の価値の低いフィールドを識別してフィルタリングします。中間段階では、構造化データをコンパクトにエンコードして、さらにボリュームを圧縮します。バックエンドでは、コマンド実行出力内の干渉コンテンツをインテリジェントにフィルタリングします。この 3 つが連携して、エージェントの動作セマンティクスを変更することなく、トークンのオーバーヘッドを大幅に削減します。

Tokenless は、エージェントがより少ないトークンで同じタスクを完了できるように設計されています。最適化プロセス全体はプラグインとフックメカニズムを通じて自動的に介入し、ビジネスコードを変更することなく、上流のエージェントフレームワークに対して完全に透過的です。すべての圧縮効果は定量的に記録され、最適化の利点を評価するためのデータサポートを提供します。

Tokenless は、cosh、OpenClaw、Hermes Agent、Claude Code、Codex、Qoder CLI、Qwen Code の 7 つのエージェントフレームワークをサポートしています。その中で、cosh はデフォルトで統合されており、rpm インストール後に追加設定なしで自動的に有効になります。他のフレームワークは、各アダプタディレクトリ内の scripts/install.sh を通じてワンクリックでプラグイン登録を完了します。

Tokenless は主に以下の機能を提供します：

AgentMemory

AgentMemory は Agentic OS のファイル形式のメモリ MCP サーバーであり、AI エージェントに永続的で検索可能、かつサンドボックスで保護されたメモリ空間を提供します。

エージェントは、セッションをまたぐタスクを実行する際にメモリの断片化という問題に直面します。新しい会話は毎回ゼロから始まり、以前の分析結果、決定記録、ユーザーの好みは再利用できません。AgentMemory はファイルシステムをメモリモデルとして使用し、エージェントとメモリウェアハウスの間に標準化されたアクセスパイプラインを構築します。ストレージ側では、エージェントはファイルを操作するようにメモリコンテンツを読み書きし、ネームスペース分離とパスサンドボックスをサポートします。検索側では、BM25 と密なベクトルの混合検索を使用して、セマンティクスに従って関連するメモリフラグメントを呼び出します。ガバナンス側では、git バージョン管理とスナップショットバックアップを提供し、メモリが追跡可能でロールバック可能であることを保証します。この 3 つが連携して、エージェントのメモリがセッションの境界を越え、コンテキストの継続を可能にします。

AgentMemory は、エージェントがより少ないトークンでセッションをまたぐタスクを完了できるように設計されています。サービス全体は MCP プロトコルを通じて 37 の標準ツールを公開し、Claude Code、Cursor、Continue などの任意の stdio MCP クライアントをサポートし、ビジネスコードを変更することなく、上流のエージェントフレームワークに対して完全に透過的です。カーネルレベルのセキュリティサンドボックス (openat2) は、メモリウェアハウスをパストラバーサルやシンボリックリンクのエスケープから保護し、プロンプトインジェクション検出とエスケープパッケージングにより、注入された LLM メモリコンテンツが安全で制御可能であることを保証します。

AgentMemory は主に以下の機能を提供します：