保存は対象を残す。記憶は、動き続ける意味を残す。
フォルダはファイルを保存し、データベースは行を保存できます。しかし、意思決定に至った経緯、それに異を唱えた原典、後から概念が変わった理由まで自動的に残せるわけではありません。
AIエージェントにとって、失われた文脈は大きな問題になります。必要なのは単なるアーカイブではなく、人が確かめ、改善できる生きたモデルです。
記憶のライフサイクルには境界が必要
- 形成のルールは、何を記憶の候補にするかを決めます。
- 固定のルールは、2つの観察をいつ同じものとして扱うかを決めます。
- 想起のルールは、いまの作業にどの文脈が必要かを決めます。
- 修正のルールは、履歴を書き換えることなく、人の訂正をどう反映するかを決めます。
それぞれの境界は見える必要があります。自動処理が構造を提案することはできますが、人が名前を付け、統合し、分割し、却下できなければなりません。
オントロジーが、共同作業の場になる
Consilienceでは、エージェントに理解させる概念や関係を、チームが共有する作業面としてオントロジーを編集します。EngramRAGはその構造を時間の中で保ち、エージェントは最新の版をもとに働きます。
これがOntology OSの実践的な意味です。人とエージェントがともに扱える、共有され、更新され続ける世界です。