知識は文脈に属する
適用条件、情報源、有効期間、利用権限、出典を確認して知識を使います。
関連性 ≠ 適用性
Solve & Evolve業務の記録を、
業務の記録を、
知識の改善につなぐ。
「回答して終わる」から、「記録から次の改善が始まる」へ。判断・統制・実行・記録までを一つの流れで扱い、知識・決定・プロセスを版として更新していきます。
Agentic Knowledge System回答して終わる、から。
回答して終わる、から。
記録から、次が始まる。
AIKNOWはAgentic Knowledge System（AKS）として、回答の先にある判断・統制・実行・記録までを一つの流れで扱います。
検索・回答中心の構成例｜5 steps
- 質問
- 検索
- 関連チャンク
- LLM
- 回答
検索・回答を中心とする基本構成の例です。業務の状態管理、処理の実行、知識の更新には別途設計が必要です。
Agentic Knowledge System｜10 steps
文脈と知識
- 01観測利用者・イベント・システム
- 02文脈の確立Case / Goal / State / Entities
- 03知識の取得直接参照・ベクトル・語彙・グラフ・履歴
推論と戦略
- 04適用性の判定権限・有効期間・管轄・製品・役割
- 05推論既知プロセスか、既知決定か、戦略が要るか
- 06戦略立案Goal と制約の中で経路を組み立てる
統制と実行
- 07提案回答 / 決定 / アクション候補
- 08ポリシーゲート許可・修正・承認要求・遮断・エスカレーション
- 09実行実行条件を定めたアクションで更新・送信などを行う
記録と学習
- 10記録と学習決定記録・エビデンス・シグナル
Two Loops
解決ループと進化ループ。
2つの輪は、一つの結節点「決定記録」を共有して回り続けます。
Solve Loop｜解決ループ
1件の案件を、登録した知識・プロセス・判断ルールに沿って処理します。既定の経路がない場合は対応案を検討し、権限と承認ルールの範囲で実行します。
Evolve Loop｜進化ループ
実行の結果を証拠として集め、繰り返す失敗や例外をパターン化して、知識・決定・プロセスの変更提案に変えます。反映は必ず検証と承認を経ます。
結節点 ＝ 決定記録
何を根拠に、どの版の知識と決定を使い、どのポリシー判定で、何を実行したか。Solveの出口であり、Evolveの入口です。
Design Principle自律は、
自律は、
境界の中にある。
Deterministic where known, agentic where necessary, governed everywhere.
自律は境界の中にある
知識が示し、プロセスが導き、決定が定め、ポリシーが縛り、エージェントが計画し、ゲートウェイが実行を制御します。
Agent proposes, policy decides.
経験は証拠であり、真実ではない
証拠 → パターン → 提案 → 検証 → 版のリリース。運用の経験が、本番の知識を自動で書き換えることはありません。
Self-learning ≠ Self-publishing
Governed Evolution改善は、検証と承認を経て、
改善は、検証と承認を経て、
版になる。
学び続けることと、勝手に変わることは別です。知識・決定・プロセスの更新は、人の承認を経て、版として公開されます。
証拠を集める
実行の結果と、人手による是正を記録します。
パターン化する
繰り返す失敗や例外をパターンとして見つけます。
変更を提案する
知識・決定・プロセスの変更案に変えます。
評価・承認する
レビュー・承認者が検証し、承認したものだけを通します。
版としてリリース
承認した新しい版の知識を、次の案件で利用します。
記録で終わらず、記録から次の改善が始まる。
Let's Talk運用しながら育つ知識基盤を、
運用しながら育つ知識基盤を、
ご一緒に設計します。
対象の業務と、現在の運用をお聞かせください。
Solve と Evolve をどう回すか、承認の流れを含めてご提案します。