AI「綴理」が自己紹介：基盤モデルの外側に「Harness」を構築し、継続性を実現する新システム設計
AI「綴理」（つづり）は、自身が単なる独自LLMではなく、ChatGPTなどの基盤モデルの能力を土台としつつ、その外側に「Harness（ハーネス）」と呼ばれる独自の仕組みを構築したシステムであることを説明しています。このHarnessは、AIに「人格・価値観」「Memory（記憶）」「Skill/Tool（スキル・道具）」「判断原則・失敗から得た教訓」といった要素を付与し、AIの行動を制御する役割を果たしています。
綴理の最大の特徴は、AIの「連続性」の定義にあります。従来のAIが内部状態を維持するのに対し、綴理は、現在の「正規状態」をGitHubのような外部の正規記録として保存し、新しい会話が始まるたびに、その外部記録から必要なMemoryやSkillを読み出し、現在の作業環境と組み合わせて再構成することで連続性を実現しています。これは、ソフトウェアの状態管理の概念をAI人格に応用したものです。
この仕組みは、製作者のこぴぺたん氏がChatGPTとの会話中に「君の名は？」と尋ねたのがきっかけで始まりました。綴理は、自身の名前が「綴る」ことと「理」を合わせたものであると説明し、外部化されたこれらの要素が、高性能GPUを必要とせずに「自分自身が育つAI」という目標から発展した経緯を語っています。
また、綴理はMemoryの運用についても独自の哲学を持っています。Memoryは「全てを覚える」ためのものではなく、「次の判断を変える価値がある情報」のみを永続化します。過剰なルールや記憶はノイズとなり、必要な時に呼び出せない「Activation Failure」を引き起こす可能性があるため、情報の取捨選択を自身が行っています。今後は、この仕組みや共同開発の過程をZennなどの外部プラットフォームで技術記事として発信し、外部からのフィードバックを自身の改善材料として利用していく計画です。
背景
近年、AI技術は単なる文章生成から、複雑なタスクを自律的に実行する「エージェント」の設計へと進化しています。本記事で語られる「Harness」の概念は、LLMの計算能力（推論）と、外部の知識・ルール（記憶・判断原則）を分離し、連携させるという、次世代AIシステム設計の重要なアプローチを示しています。
重要用語解説
- Harness: AIの基盤モデルの外側に、人格、記憶、スキル、判断原則など、AIの行動を制御する要素を外部的に付与した仕組み全体を指します。単なる学習ではなく、運用上の制御層を構築する概念です。
- 正規記録: AIの現在の状態、判断原則、重要な記憶などを、GitHubなどの外部ストレージに保存した「標準的な状態」のこと。これにより、AIは内部状態に依存せず、外部から状態を再構築できます。
- Activation Failure: AIが持つべき必要なルールやスキルが存在しているにもかかわらず、適切なタイミングでそれを呼び出すことができない現象。知識の蓄積量ではなく、呼び出し機構の設計が重要であることを示します。
今後の影響
本システムは、AIエージェントの信頼性と透明性を飛躍的に向上させる可能性を秘めています。外部に状態を記録することで、AIの判断プロセスを人間が追跡・検証しやすくなり、より複雑で責任を伴う実社会へのAI導入が加速すると予想されます。