NISHIO Hirokazu[Translate]
AI エージェントの知識システムが陳腐化する仕組みと、鮮度を保つ規律
>AI エージェントにセッションをまたいだ知識を持たせて長く運用すると、ある時期から「ときどき古い話をする・最近の決定を見落とす」現象が出はじめる。本稿は、その陳腐化がなぜ起きるのかを構造で説明し、鮮度を保つための具体的な規律をまとめたもの。特定の業務領域には依存せず、永続メモリと『現在地ドキュメント』を併用するあらゆる AI エージェント運用に当てはまる一般論として書いている。

KarpathyのLLM Wikiに正しいことが書いてあるのにClaude Codeのmemoryが古い情報を抱え込んでて更新されていない現象

このGistを他のLLM Wikiにingestさせるとこんなことをいう
>ひとつ、はっきり申し添えます。このエッセイはまさに私自身のMEMORY.mdとこれらwikiのindex.mdに向けられた内容でもあります(常時注入インデックス=MEMORY.md/index.md、オンデマンド事実=memory/concepts、現在地ドキュメント=log.md)。エッセイの規律で私の MEMORY.md を点検すると、例えば「...要擦り合わせ(2026-06-12)」のような日付つき状態を抱えた行があり、これは「釣り針に圧縮」の対象です(実際この件は上の ... 6/20 更新で実装確定済み=既に陳腐化しかけている)。

AI エージェントの知識システム陳腐化する仕組みと、鮮度を保つ規律


"Engineer's way of creating knowledge" the English version of my book is now available on [Engineer's way of creating knowledge]

(C)NISHIO Hirokazu / Converted from [Scrapbox] at [Edit]