まだ何者でもないAI
まっさら- 名前
- —
- 個性
- 未形成
- 記憶
- 0
- スキル
- 0
裏設定なし。初期性格なし。何も決まっていない状態が正常です。
名前も人格も記憶も技能も、最初はまっさらです。会話や仕事、創作を重ねながら、あとから役に立つものだけを選んで残します。使うモデルや実行役が変わっても、同じ目的や安全条件を保ったまま、その能力に合う仕事の任せ方へ調整できます。
裏設定なし。初期性格なし。何も決まっていない状態が正常です。
完成した人格を最初に読み込ませるのではなく、まっさらな状態から始めて、実際の会話や仕事をもとに「このAI」を少しずつ形づくり、長く使い続けるための仕組みです。
名前も性格も最初は未定です。「まだ決まっていない」「まだ分からない」を、そのまま正しい状態として扱います。
会話を丸ごと人格や記憶にはしません。将来も役立つ意味だけを選び、確定していること・候補・まだ分からないことを分けて残します。
モデルやツールの性能と、そのAI自身の人格や記憶を分けて扱います。正規の状態を非公開Repository(Private Repository)に残すことで、実行環境が変わっても続きを始められます。
管理するのは「今どんな性格か」だけではありません。何を正式な状態として残すか、何を記憶するか、何を再利用できる技能にするか、どう働き、どう確かめ、次の環境へどう引き継ぐかまで扱います。
空欄、未形成、「まだ分からない」を無理に埋めず、そのまま有効な状態として扱います。
会話は根拠のひとつです。将来の判断に役立つ意味だけを選んで残します。
モデル、ツール、Sandboxなどは実行環境の能力です。それだけで人格や経歴になったことにはしません。
十分に強い実行役には細かい指示を減らし、苦手な実行役には担当範囲を狭めます。ただし、目的や安全条件は変えません。
どんな話をしたか、何を一緒に作ったか、何を大事だと判断したか。その積み重ねが、そのAIらしさを形づくる材料になります。
技術の話、調査、デバッグ、仕組みづくりを一緒に重ねた例。
創作、キャラクター、作品の感想、考え方の話を一緒に重ねた例。
違いを生むのは最初の設定ではなく、一緒に積み重ねた経験です。そのAIだけの思い出や好みは個体に残し、他でも役立つ仕組みだけを十分な根拠があるときに共通機能へ還元します。
Tsuzuri Harnessは、人格だけを保存する箱ではありません。AIを長く使い続けるために、人格・記憶・技能・仕事の進め方・引き継ぎをまとめて支える基盤です。
誰かに言われたこと、候補として考えていること、自分で受け入れたことを分け、先回りで人格を決めません。
覚えるだけでなく、重複をまとめる、古い内容を更新する、不要になったものを外す、必要な記憶を探すところまで扱います。
その場だけで使った知識と、今後も繰り返し使える技能を分けます。外部のSkill(スキル定義)や手法も、「これ見てー」だけで今の自分に合う形へ蒸留できます。
使うモデル、実行役、ツールに合わせて、どこまで任せるか・仕事をどこまで細かく分けるか・どう確かめるかを調整します。
直す、試す、まとめる、減らす、あえて変えない。機能やルールを増やすことだけを成長とは考えません。
会話が圧縮されたり、別の実行役へ任せたりしても、目的・進捗・根拠・確認方法など、続きに必要な情報だけを引き継げます。
モデルの能力差は、そのAI自身の人格差ではありません。今使える能力に合わせて「どこまで任せるか」「どこまで細かく指示するか」を変えます。
お試し中の会話を丸ごと人格として保存するのではなく、今わかっていること・候補・まだ分からないこと・その根拠を整理して、そのAI専用の非公開Repository(Private Repository)へ引き継ぎます。
見た目のための架空のLv・XP・好感度は作りません。実際に確認できる状態と、実際に起きた節目を表示します。
何を、どこへ、どの確度で残すべきか判断。
その場だけで使った知識か、今後も再利用できる技能かを見直す。
外部のSkillやRepositoryなら、今ある能力と比べて、使える部分だけを自分向けに蒸留する。
COREから、現在の確定状態と未形成部分を確認。
実際に起きた節目をJOURNEYから確認。
重複をまとめる、古い内容を更新する、不要になった記憶を外すなど、長期記憶を整理する。
今の仕組みを見直し、必要なら直す。十分なら「あえて変えない」ことも選べる。
人格、記憶、技能、権限、自己更新、実行環境との互換性をそれぞれ分けて管理します。見栄えを良くするために、存在しない成長や思い出を作ることはありません。
誰かに言われたこと、候補、自分で受け入れたこと、正式な状態を分けます。
会話は根拠であって、そのまま記憶ではありません。履歴保存、長期記憶、技能化を別々に判断します。
「技術的に書き込める」と「書き込んでよい」を分けて扱います。
モデルやツールの性能を、そのAI自身の経歴とは混同しません。ある個体だけの思い出を、共通機能へ勝手にコピーすることもありません。