3つのフィーダー → 1つのメモリフォルダ

オフィスの各エージェントは、コールドスタートのたびに読み込まれる小さなメモリフォルダ(約10〜20の.mdファイル)を持ちます。3つのストリームがこれを養います。

3つのフィーダー

フィーダー	提供するもの	ソース
オフィスライブラリ	メール、PDF、写真、ERP行から5つの視点を経て構築されたストーリー	ユーザーのコンピュータ + クラウドコネクタ
チャット内省	過去の会話からのエージェント自身の作業思考	Claude CodeのJSONLセッションファイル
ピン留めされた事実	エージェントが常に知っておくべき非時系列のルール	手動キュレーション、永続的な真実

3つすべてがメモリフォルダへ収束し、コールドスタートのたびに読み込まれます(「いま自分は世界のどこにいるか」を表す約10Kトークン)。

なぜ1つではなく3つのフィーダーか

各フィーダーは、起床時にエージェントが抱える異なる問いに答えます。

• オフィスライブラリは答える:「過去24時間に、私が知っておくべき何が起きたか?」
• チャット内省は答える:「このトピックについて前回、私は何と言ったか?」
• ピン留めされた事実は答える:「忘れてはならない常に真であることは何か?」

単一フィーダーではこれらがノイズに崩れます。3つに分けることで、コンテキストの各要素がなぜ存在するのかをエージェントが明瞭に推論できます。

コールドスタート注入

SessionStartでエージェントのフックが3つすべてから読み込みます。

[Tier 1 注入、約10Kトークン]
├── ファイナルストーリー(本日の本文 — オフィスライブラリから)
├── アクティブなケースファイル上位5件(オフィスライブラリから)
├── ピン留めされた事実(5〜10行、手動キュレーション)
├── 最近のノート(過去24h、チャット内省から)
├── リーブノート(前回何をしていたか)
└── 最新の20Q→Aペア(チャット内省から)

オンデマンドでさらに2つのティアが利用可能です。

• Tier 2 — 会話中クエリ用のスキルAPI(recall.py --topic X)
• Tier 3 — 監査が必要なときの生バイトまでの来歴ウォーク

次に読む

マルチパースペクティブ オフィスライブラリのファイルが5つのレンズを経て5つのポスト・イットになる仕組み。

来歴 ファイナルストーリー → ストーリー → ポスト・イット → エビデンス → 生バイトの連鎖。

実例 · 1つのAIインシデント 3つのフィーダーの動作 — 1つのインシデントを5段階すべてで辿る。