Google の Antigravity は、コード作成からアプリ構築、ワークフロー自動化まで可能なオールインワン AI エージェントだが、Notion ドキュメント、Jira チケット、GitHub イシュー、Slack スレッドなどの外部コンテキストにアクセスできないという根本的な制約を抱えている。この問題を解決するのが AirV というオープンソースツールである。AirV は AI エージェントのためのコンテキスト検索レイヤーとして機能し、50 以上のコネクタを通じてリアルタイムでデータを同期し、自然言語検索を可能にする。本動画では、Antigravity と AirV を組み合わせることで AI エージェントに完全なコンテキストを与え、その能力を飛躍的に向上させる方法を実演している。具体例として、Slack ナレッジアシスタントの構築プロセスを通じて、AI エージェントが GitHub リポジトリや Notion ドキュメント、Slack スレッドを横断検索し、ソース付きの正確な回答を提供する仕組みを紹介する。
AI エージェントの致命的な盲点
Google の Antigravity は基本的にオールインワン AI エージェントで、最近みんなが使うようになってきていますよね。コードを書いたり、あらゆる種類のアプリを構築したり、ワークフローを自動化したりすることができます。でも問題は、見えるものとしか連携できないということなんです。
ほとんどの AI エージェントにはこの問題があって、大きな盲点を抱えているんですよ。Notion ドキュメントに何が書いてあるか、Jira チケットに何があるか、GitHub のイシューに何があるか、Slack のスレッドに何があるか、全く分からないんです。そうしたコンテキスト、意思決定、バグ、会話、こういったものすべてにエージェントはアクセスできません。これって大きな制約ですよね、だって最高の仕事にはコンテキストが必要なんですから。
もし AI エージェントがすべてにアクセスできたらどうでしょう?すべてのドキュメント、すべてのチケット、すべての会話が、自然言語でリアルタイムに検索可能になったら。それがまさに AirV のやっていることなんです。
AirV がもたらすコンテキスト革命
オープンソースのツールです。そして今日の動画のスポンサーでもあります。AirV は AI エージェントのためのコンテキスト検索レイヤーなんです。ツールに接続して、リアルタイムでデータを同期し、エージェントがすべてを横断検索できる単一の場所を提供する能力があります。
簡単に言うと、AI エージェントに全体のコンテキストを見せることができるんです。データと AI システムの間に位置して、取り込み、同期、インデックス化を処理します。GitHub、Notion、Slack など 50 以上のコネクタがあります。
SDK もかなりシンプルで、数行のコードですべてのツールを横断して 1 つのリクエストでクエリを実行できます。ここで重要なアイデアがあります。AirV と Antigravity を組み合わせると、エージェントにビジョンレイヤーを与えることになるんです。孤立して作業するのではなく、必要な完全なコンテキストを持つようになります。推測する代わりに、AI エージェントは実際に自分が何をしているのか分かるようになるんです。
そしてこの方法で、その能力をさらに飛躍的に向上させることができます。
インテリジェントなエラー監視エージェント
これの実例で最もクールなものの 1 つが、AirV 上に構築されたインテリジェントなエラー監視エージェントです。従来の監視ツールのように生のアラートを送るだけでなく、このエージェントは実際に何が起きているのか理解するんです。
本番環境のエラーを取り込んで、似たようなものをクラスター化し、それから AirV を使って GitHub のコードを検索します。Linear のチケットや Slack スレッドも参照して、関連するコンテキストを見つけることができます。
20 個のノイズだらけのアラートの代わりに、いくつかの実行可能なアラートが得られます。それぞれが根本原因、関連コード、過去の議論で補強されています。そして重大度を分析して、完全にコンテキスト化されたアラートを Slack に送信するので、チームはあちこち掘り回すことなく、何を修正すべきか正確に分かるんです。
これは AirV が生データを AI エージェントのための実行可能なインサイトに変える完璧な例です。みなさん覚えておいてください、これは AirV が作成したオープンソースのエージェントです。だからもし望むなら、このクイックスタート方法でローカルにデプロイすることもできます。2 分以内にセットアップできて、そうすればアクセスできるようになります。
Slack ナレッジアシスタント
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こちらが AirV を使って作成された別の AI エージェントです。これは Slack ナレッジアシスタントで、説明欄にリポジトリのリンクを残しておきます。これはオープンソースの Slackbot で、GitHub、Notion、Slack、チケット、すべてを横断してデータ全体から質問に答えることができ、スレッド内で完全にソース付きの回答を返してくれます。
でもここで重要なのは、これは実際にはボットについてじゃないんです。これを強力にしているのは、その背後にあるコンテキストレイヤーなんです。なぜならそれがなければ、これはただの別のチャットボットに過ぎないからです。
だから私がやろうとしているのは、Antigravity を使ってこれを立ち上げて、AirV を接続して、AI エージェントが実際に完全なコンテキストにアクセスできるようになったときに何が起こるのかをお見せすることです。
Antigravity でセットアップを実演
ゼロから構築するわけではありません、リポジトリはすでにセットアップされていますから。でも私がお見せしたいのは、Antigravity のような AI エージェントが、AirV と接続するだけでどれだけ速く自分自身を強化できるかです。なぜなら何でも達成するための正しいコンテキストを持っているからです。
また、Antigravity を使ってゼロからこのような Slack ナレッジアシスタントを作成し、それから AirV でパワーアップしてエージェントが必要とする正しいコンテキストを取得する方法もお見せします。
AirV を使い始めるのは簡単で、セルフホスト方式を使えば Docker と Docker Compose が必要になります。単純にリポジトリをクローンして、スタートコマンドを使ってローカルにセットアップするだけです。クラウド経由で直接使うこともできます。これは無料で始められる簡単な方法で、トライアルも利用できます。
SDK はすべてのツールと使用をルーティングするための本当に素晴らしいオプションで、CLI を使ってターミナルから AirV を使うこともできます。次に Antigravity もインストールする必要があります。使っているオペレーティングシステム用にインストールできます。まだ持っていない場合は、Google アカウントでログインするだけで完全に無料で使い始められます。
コレクションの作成とソースの追加
始めるには、まず AirV からコレクションを作成する必要があります。私は個人的にクラウド方式を使っています、個人的にはこちらの方が簡単だと思うので。コレクションを作成をクリックします。ここで検索可能なナレッジベースを作成することになります。ソースを作成できます。任意の名前を付けられます。
ここから次へをクリックして、AirV に処理させたいサポートされているツールを追加できます。そしてこの方法で、これらのツールとバックグラウンドで自動的に同期し、AI エージェントにコンテキストの完全な可視性を与えます。この方法で Antigravity エージェントが強化されます。
たとえば GitHub のような任意のソースを追加できます。それから個人アクセストークン、リポジトリ名を提供すれば、インデックス化されて AI エージェントのコンテキストに使用されます。
たとえば、私が作成したこの AI Ops ダッシュボードのリポジトリを単純にインデックス化しただけで、もうインデックス化されているのが分かります。すべてのエンティティが直接追加されていませんが、ここのソースから直接ログを取得することもできます。
GitHub ソースがありますが、たとえば Notion のようなものも追加できます。複数のソースを追加できます。ここは基本的に AI エージェントに必要な正しいコンテキストを提供したい場所です。
作成したばかりのナレッジベースやコンテキストをテストするには、これについて質問できます。このリポジトリは何についてですか?と聞けます。これは、Slack 接続、Notion 接続、GitHub 接続など、持っているすべてのエンティティを使って応答できるので、このソースがどのように機能するかについての良い凝縮された理解を得る方法です。
ここにエンティティが提供されているのが分かります。ソースも教えてくれます、リポジトリが何なのかを。そしてこの方法でメタデータのコンテキストも取得できます。セマンティック検索、ハイブリッド検索、キーワード検索もあります。ハイブリッドにしていましたが、今セマンティックを使うと、リポジトリ全体をセマンティック検索で使って、AI Ops ダッシュボードが何なのか教えてくれます。
Antigravity での実装プロセス
次は単純に Antigravity に向かうことができます。まず作業用の独自のフォルダを作成することから始めることをお勧めします。それからファストモードと Opus 4.6 を使って AI エージェントのセットアップを手伝ってもらいます。
AirV を使ってすでに作成されているこの AI Slack ナレッジアシスタントを使っているので、実際にできることは、単純に Antigravity に入って、この Slack ナレッジアシスタントのリポジトリをクローンして、プライベート Python 仮想環境にセットアップし、すべての依存関係をインストールし、env ファイルを作成すると言うだけです。これは彼らがやるように言っていたことです。
そしてこの方法で Slackbot トークンを提供する必要があります。そうすれば、コンテキストレイヤーを使って私たちとコミュニケーションするために Slackbot を使う能力を持つことになります。
Slack API を取得するには、実際に Slack アプリを作成する必要があります。ここでセクションに向かって、新しいアプリを作成します。そこから好きな名前を付けます、ナレッジアシスタントとか。そしてこの下の Oath パーミッションを提供したら、それを AI エージェントに送信できます。
それから AirV API のような他のいくつかの API を提供するよう要求されます。これは API キーセクションに向かうと実際に取得できます。そこから必要なのは、特定のポートで FastAPI サーバーを起動し、ボットが Slack イベントを受信する準備ができているか確認することなどを指定することだけです。
これは基本的に Slack ナレッジアシスタントをセットアップして、コンテキストに基づいてコミュニケーションできるようにしているところです。そしてすぐに、AirV によってすでに作成されたこの Slack ナレッジアシスタントのセットアップに取り組んでいるのが分かります。
独自のエージェント作成も可能
でももし独自の AI エージェントを作成したい場合、それが単に Notion 経由で正しいコンテキストとドキュメントを使って構築するときに AI エージェントにより多くのコンテキストを提供するためであっても、この現在の Slackbot の例でやったように新しいナレッジソースを作成できます。
でもこのようなものを作成して、それから MCP サーバーを使って本質的にセットアップできます。そしてそれは非常に簡単です。だから実際に進んで検索 API を呼び出すをクリックすると、MCP をクリックできます。これを Antigravity エージェントから直接セットアップできます。
Antigravity 内に組み込まれたこの MCP ストアから、AirV 用の MCP サーバーを直接セットアップする能力があると思います。それから単純にナレッジソースを作成して、自然言語を使って Antigravity に、たくさんの方法で助けてくれる特定のタイプのエージェントを作成するよう要求できます。
たとえば、Shadcn のようなコンポーネントライブラリの最新ドキュメントを参照する AI エージェントで、最新の AI コンポーネントを使って構築できるようにします。だって大規模言語モデルには最新のコンテキストがないことをみんな知っていますからね。これは 1 つの例に過ぎませんが、例のリストは延々と続きます。
そしてちょうどそのように、Slack ナレッジアシスタントが Antigravity のおかげでセットアップされました。自律的にやってくれて、SDK の互換性の問題まで修正してくれました。
Slackbot での実践
そして今、実際にできることは、Slackbot 経由でアクセスすることです。Antigravity が AirV の Slack ナレッジアシスタントをセットアップしてくれたおかげで、新しいチャンネルを作成できます。このチャンネル内でやるべきことは、名前を付けたボットをタグ付けするだけです。私は Clawdbot と名付けました。
それから単純に質問できます。AI Ops ダッシュボードとは何ですか?そしてここでナレッジベースを呼び出すことになります。そこから、ドキュメント、スレッド、このナレッジベース内に直接提供したすべてのものを参照して、実際に答えを返すために取り組むことになります。
そして尋ねたことについて返信を提供してくれるのが分かるでしょう。私は単純に AI Ops ダッシュボードとは何ですかと尋ねただけで、これが見つけたものだと分かります。GitHub リポジトリまで参照しています。readme ファイルも、これは素晴らしいですよね。だってこれは探しているコンポーネントの直接のソースを教えてくれるものですから。
だからプロセス全体が非常に簡単になります。そしてこの方法で、AI Ops ダッシュボードが何なのか良い説明を提供してくれます。メタデータの説明とデータ自体も提供してくれます。
実際にコレクションに戻ると、GitHub のような接続や、この場合 Slack を参照できるなど、すべての異なるエンティティを実際に呼び出して答えを得ようとしているのが分かります。
だからこれは、これらすべての異なるソースを使って、AI エージェントが必要とする正しいコンテキストを提供する方法なんです。そしてこれが Slack ナレッジアシスタントです。
Slack ナレッジアシスタントの全容
これはオープンソースの Slackbot で、AirV から直接作成したすべてのナレッジベースソースを読むことができるチームメイトのように振る舞います。単純にスレッドにボットを追加するだけで、接続されたすべてのツールを横断して即座に検索します。
私の GitHub リポジトリを参照できたのを見ましたよね、Notion も、私の Slack スレッドも。でも追加できるツールは 50 以上あります。それからソース付きの完全な答えでスレッドに返信します。見たように、もうタブを切り替える必要も、ドキュメントを探し回る必要もありません。
そして正しいコンテキストをすぐに直接提供してくれます。これは完全にオープンソースで、セルフホスト可能で、AirV によって動いています。AI エージェントに完全な可視性を与えるコンテキスト検索レイヤーです。
チャンネルのサポート方法
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でも基本的にそれが、AirV を Antigravity に接続して強化し、必要なコンテキストを持たせる方法です。タブを切り替える必要もなく、情報を探し回る必要もありません。
AirV を使えば、Antigravity 内の AI エージェントに欠けているレイヤーを提供して、ほとんど何でもできるようにパワーアップして強化することができます。説明欄にこれらすべてのリンクを残しておくので、簡単に始められます。
まとめ
でもそんな感じで、みなさん本当に視聴してくれてありがとうございました。今日の動画を楽しんで、何か価値を得られたことを願っています。説明欄に残しておいた 2 つの GitHub リポジトリを必ず見てください。これらは彼らが作成した 2 つのオープンソースリポジトリで、簡単に始められるものです。AirV のメインのオープンソースリポジトリもあります。
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