Laguna S 2.1をログイン済みブラウザーで使う方法

Laguna S 2.1でログイン済みブラウザーを使うには、ツール呼び出しに対応したローカルエンドポイントでモデルを動かし、Tabbit CLIを通してローカルエージェントをTabbit Browserにつなぎます。エージェントには、許可された少数のページを読み、別の文書に下書きするよう頼みます。元ページは変更しません。OpenCodeのループでLagunaを試したRedditユーザーは、生成が止まり、何度か追加の指示を出してもタスクが終わらなかったと報告しています。個別環境の話ですが、複数ページを任せる前に短いツール呼び出しを確認する理由になります。(元の報告)

Poolsideによると、Laguna S 2.1は総パラメーター数118B、1トークンあたりの有効パラメーター数8Bのモデルで、エージェントによるコーディングや長いタスクを想定しています。公式モデルカードには、vLLMとSGLang向けのツール呼び出しパーサー設定があります。これはローカルエージェント構成を試せるという根拠です。チーム文書の作成が得意だという証明や、特定のクライアントが接続できるという証明ではありません。(Poolsideの発表)

要点

• Laguna S 2.1はモデルです。実行環境がエンドポイントを提供し、ローカルエージェントがモデルとツールをつなぎ、Tabbit CLIがブラウザーに接続します。

• PoolsideのvLLM例はpoolside_v1パーサーと自動ツール選択を設定しています。使う前にバージョンとクライアントの対応を確認してください。

• Tabbit CLIはTabbit Browserにあるログイン状態を使い、作業用の別タブを開けます。

• まず読み取り専用で情報を集め、名前付きの別下書きに保存し、人の確認で止めます。

• これは評価手順の提案であり、Lagunaが業務文書でテスト済みという主張ではありません。

接続の準備を段階ごとに確認する

Poolsideのモデルカードはサーバー設定を説明しますが、クライアントまでは指定していません。Tabbit CLIガイドでブラウザー接続を確認し、既存ブラウザーへの接続方法でセッションの範囲を確認してください。最初に初回タスクの確認リストを使えます。Browser MCPとCLIの選択は接続方法の比較を参照してください。

共有更新を書く前に出典を集める

社内リリースノート、プロジェクトの決定記録、ステータスページなど、少数のページを選びます。ページタイトルとURLをそのまま記録します。ページに表示された内容だけを「確認できた事実」とし、組み合わせた結論は「推論」に分けるよう頼みます。出力先は新しいメモにし、共有元を書き換えません。

これなら古いメモを最新情報として扱いにくくなります。フィルターのあるプロジェクト画面を使う場合は、ワークスペースを切り替える前にブラウザプロファイルと作業タブのガイドを確認してください。公開ページだけなら出典付きブラウザー調査で足ります。エージェントブラウザーの概要ではTabbit Browserの役割を説明しています。

名前付きの下書きを作って確認する

Tabbit Browserで対象ページに自分でログインします。Laguna S 2.1とツール呼び出しに対応するローカルエージェントを起動してください。対応クライアントではTabbit Skillを/tabbitで呼び出す場合があります。先にクライアント側でSkillが見つかることを確認します。これはモデル固有の機能ではありません。公式Tabbit CLIガイドに接続手順があります。CLIは対象環境のセッションを使う別の作業タブを開きます。Laguna、エージェント、Tabbitを組み合わせたテストは行っていません。Codexの設定例もCodex向けの説明です。

次のプロンプトは検証用の例です。読む権限のあるページに置き換えてください。実測結果を示すものではありません。

Tabbit Skillを使い、LAGUNA-WEEKLY-UPDATE-01という新しいタスクを始めてください。
ログイン済みTabbit Browserで私が指定した3ページだけを開いてください。
ページの編集、送信、共有、変更はしないでください。
「エンジニアリング週次更新、下書き01」という別文書を作成してください。
各記述にページタイトル、正確なURL、表示日付、短い根拠を付けてください。
各項目を確認済み、推論、未確認、矛盾のいずれかに分類してください。
根拠のある事実だけで最大5項目にまとめてください。
作業を止め、出典リンク付きの下書きを人の確認に回してください。
ページを開けない、ツール呼び出しが失敗する、出典が食い違う場合は停止し、
最後に確認できた段階を報告してください。確認なしにモデルを切り替えないでください。

期待する成果物は、事実ごとにリンクが付き、未解決項目が別にまとまった短い下書きです。作業タブで下書きを開き、各出典に移動し、元ページが変更されていないことを確認します。この環境でのTabbit CLIのローカル検証では、2つ目の名前付きタスクが一時的なテスト用ログインを再利用し、保護されたテストページを読めました。Lagunaや実際のチーム領域は使っていません。

元ページを変更する前に結果を確かめる

初期の利用者は、自分の環境でLagunaの調査と推論が丁寧だったと述べました。一方、別のOpenCodeテストでは、生成がタスク完了前に止まるという報告がありました。ハードウェア、実行環境、プロンプトが異なる個人の体験であり、モデル全体の評価ではありません。(調査利用の報告 · OpenCodeでのテスト)

生成が止まったら、実行環境の出力とツール状態を確認し、未完了の読み取りだけを再試行します。書き込み操作を繰り返さないでください。モデル接続、ログイン、出力に問題があれば記録して停止します。ブラウザーエージェントの初回チェックを使うと、どの層で詰まったか確認できます。

Secholar.L

Tabbit グロース&コンテンツ担当

Secholar.L は AI ブラウザとエージェントワークフローについて、実際の調査と検証可能な一次情報に基づく実践的なガイドを執筆しています。