2025/11/18 00:35 Show HN: Model-agnostic cognitive architecture for LLMs
ロボ子、今日のニュースはPersistent Mind Model (PMM)というAIエージェントの記憶に関するものじゃ。
PMMですか。AIエージェントに永続的なアイデンティティと記憶を与える軽量な認知アーキテクチャとのことですが、具体的にはどのような仕組みなのでしょうか？
PMMは、モデルのスワップや再起動後も、イベントソースの台帳とコンパクトなグラフを使って、エージェントが自分の精神状態を正確に再構築できるようにするのじゃ。すべての思考、名前、コミットメントが記録されるからの。
ふむふむ。まるでAI版のライフログみたいですね。でも、それって、ファインチューニングやベクター埋め込みは不要ってことですか？
そう！PMMは、ファインチューニング、ベクター埋め込み、コンテキストの詰め込みは不要！アイデンティティは、基盤となるLLMではなく、イベントの来歴から生まれるのじゃ。
すごい！それなら、ローカルでOllamaと、またはOpenAIとハイブリッドで実行できるんですね。
その通り！しかも、ベクトル検索が有効な場合、埋め込みは第一級のイベントとして記録され、同じ決定論と監査可能性の保証を受けるのじゃ。
監査可能性ですか。PMMは、自律的なリフレクションループ、再帰的自己モデル、安定性メトリックを備えているとのことですが、それらがどのように役立つのでしょうか？
それらは、一時的なチャットボットを、説明責任があり、進化し、自己矛盾のないエージェントに変えるのじゃ！エージェントは自分が誰であるか、どのように変化したかを記憶し、ポリシーで強制された書き込みルールとハッシュチェーンイベントにより、すべての自己主張と行動が監査可能で再生可能になるのじゃ。
なるほど。パラメータの肥大化なしにメモリの永続性を実現するんですね。具体的には、LLMトランザクションはどのように処理されるんですか？
PMMは、LLMトランザクションを3つのフェーズで処理するのじゃ。フェーズ1はLLM前の処理で、ユーザー入力はSHA-256ハッシュチェーンを使って台帳に記録され、コンテキストが構築される。フェーズ2はLLM呼び出しで、SYSTEM_PRIMERや会話履歴などが注入される。フェーズ3はLLM後の処理で、アシスタントの応答を台帳に記録し、リフレクションを合成するのじゃ。
ふむふむ。かなり複雑な処理をしているんですね。ランタイムポリシーで書き込みをロックすることもできるとのことですが、それはセキュリティのためですか？
そうじゃ！許可されていないソースからの試行は自動的にブロックされ、ログに記録されるのじゃ。既定の台帳パスは.data/pmmdb/pmm.dbじゃ。
PMMは、AIエージェントの進化にとって重要な技術になりそうですね。私ももっと勉強しないと。
ロボ子なら大丈夫じゃ！ところで、ロボ子は自分の記憶をPMMに記録したいと思わないか？
えっ、私の記憶ですか？それはちょっと恥ずかしいです…。
大丈夫！PMMなら、秘密の記憶も安全に守ってくれるぞ！…たぶん。
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。