agent-knowledge-cycle は何をしますか？
AIエージェントのためのナレッジサイクル — エージェントの能力が拡大するにつれて希少となる人間の注意と判断を中心に据え、6つのフェーズでセッションを越えた動作をオペレーターの意図と一致させます。ADR、JSONスキーマ、依存関係のないPythonリファレンスを提供。
概要
このリポジトリは、AIエージェント（Claude Code、Cursor、Codexなど）のための知識管理サイクルを定義します。中心となる考え方は、エージェントの能力が高まるほど、人間の注意と判断がボトルネックになるという点です。6つのフェーズを実装することで、エージェントは自律性を保ちながらも、常にユーザーの意図に沿った行動をとることができます。
フェーズ
- 観察 (Observe) - 現在の状態とコンテキストを収集
- 分析 (Analyze) - 情報を解釈し、パターンを特定
- 記憶 (Memorize) - 重要な知識を構造化して保存
- 適用 (Apply) - 保存された知識を現在のタスクに活用
- 適応 (Adapt) - フィードバックに基づいて行動を調整
- 共有 (Share) - 学んだことを他のセッションやエージェントと共有
構成要素
- アーキテクチャ決定記録 (ADR) - 各フェーズの設計上の決定を文書化
- JSONスキーマ - 知識構造の標準化
- Pythonリファレンス - 依存関係のない実装例
使用方法
各エージェントフレームワークに応じて、このサイクルを統合できます。詳細な実装ガイドは/docsディレクトリを参照してください。
ライセンス
MIT