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Core changes: - Add AI interpreter module for content interpretation and priority scoring - Extend Memory struct with interpreted_content, priority_score (f32: 0.0-1.0), and user_context - Implement automatic memory pruning based on priority scores - Add capacity management (default: 100 memories max) - Create comprehensive design documentation Technical details: - Changed priority_score from u8 (1-100) to f32 (0.0-1.0) for better AI compatibility - Add create_memory_with_ai() method for AI-enhanced memory creation - Implement get_memories_by_priority() for priority-based sorting - Score evaluation criteria: emotional impact, user relevance, novelty, utility Philosophy: This implements a "psychological priority memory system" where AI interprets and evaluates memories rather than storing raw content. Inspired by how human memory works - interpreting and prioritizing rather than perfect recording.
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3.6 KiB
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# AI記憶システム設計書
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## コンセプト
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AIの記憶装置は、人間の記憶に近い形で動作する。すべてを正確に記憶するのではなく、**解釈**して保存する。
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## 従来の記憶システムとの違い
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### 従来型
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会話 → 保存 → 検索
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### 新設計（心理優先記憶装置）
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会話 → AI解釈 → 保存 → 検索
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↓
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心理判定(1-100)
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↓
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優先順位付け
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↓
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容量管理
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## 設計原理
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1. **解釈保存**: 記憶する際はAIが解釈を加える
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- 元のコンテンツと解釈後のコンテンツの両方を保持
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- 「覚えること自体が創造」という考え方
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2. **心理判定**: 各記憶に重要度スコア（1-100）を付与
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- AIが自律的に判断
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- ユーザー固有性を考慮
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- 感情的重要度を評価
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3. **優先順位管理**: スコアに基づく優先順位
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- 高スコア = 重要な記憶
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- 低スコア = 忘れられやすい記憶
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4. **容量制限**: 人間の記憶のように限界がある
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- 総容量制限（デフォルト: 100件）
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- 単発保存容量制限
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- 優先度が低いものから自動削除
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## データ構造
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```rust
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struct Memory {
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id: String, // UUID
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content: String, // 元のコンテンツ
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interpreted_content: String, // AI解釈後のコンテンツ
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priority_score: f32, // 心理判定スコア (0.0-1.0)
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user_context: Option<String>, // ユーザー固有性
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created_at: DateTime<Utc>, // 作成日時
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updated_at: DateTime<Utc>, // 更新日時
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}
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## 実装機能
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### 1. 心理判定機能
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- AI APIを使用して重要度を0.0-1.0で評価
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- 判定基準:
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- 感情的インパクト (0.0-0.25)
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- ユーザーとの関連性 (0.0-0.25)
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- 新規性・独自性 (0.0-0.25)
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- 実用性 (0.0-0.25)
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### 2. 保存機能
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- 保存前にAI解釈を実行
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- 心理判定スコアを自動付与
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- 容量超過時は低スコアから削除
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### 3. 検索機能
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- 優先順位順にソート
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- スコアによるフィルタリング
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- セマンティック検索（オプション）
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### 4. 容量管理
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- デフォルト最大: 100件
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- 設定可能な上限
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- 自動プルーニング（低スコア削除）
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## 実装ステップ
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1. Memory構造体の拡張
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2. AI解釈機能の実装（OpenAI API使用）
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3. 心理判定機能の実装
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4. 容量管理機能の実装
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5. ソート・フィルタリング機能の強化
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6. MCPツールへの統合
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## 設定例
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```json
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{
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"max_memories": 100,
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"min_priority_score": 0.3,
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"auto_prune": true,
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"interpretation_enabled": true
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}
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## スコアリングシステムの哲学
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0.0-1.0のfloat値を採用する理由：
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- **正規化**: 機械学習やAIにとって扱いやすい標準形式
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- **直感性**: 0が最低、1が最高という明確な基準
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- **精度**: 0.75などの細かい値で微妙な重要度の差を表現可能
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- **拡張性**: 時間軸(0.0-1.0)や確率(0.0-1.0)などとの統合が容易
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この設計は、「I + o」概念（oの周りを0.0-1.0の時間軸で表す）とも整合性がある。
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## ゲームのセーブデータとの類似性
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- **Git = セーブ機能**: バージョン管理
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- **GitHub = クラウドセーブ**: グローバルデータ共有
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- **ATProto = データプロトコル**: 分散型データ保存
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- **AI記憶 = プレイヤー記憶**: 経験の蓄積と解釈
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ゲームのセーブデータも「プレイヤーの行動を解釈したデータ」として扱うことで、より意味のある永続化が可能になる。
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