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最近、KarpathyのLLM WikiとGarry TanのGBrainっていう2つのドキュメントを読んで、 AIに知識管理を任せる設計について疑問を抱いておりました、 「本当にAgentにそこまで任せていいのかと？」 gist.github.com/karpathy/442… gist.github.com/garrytan/49c… めちゃ長くなったけど笑、考察してみました👇 この領域は試行錯誤してゆくしかないね 結論は「人間が思考の主導権を握れる設計にせよ」です ====== Obsidianの目的は「Sharpen Your Thinking（思考を研ぎ澄ます）」こと これ、すごく大事な前提だと思ってて。Obsidian 「情報を整理するツール」じゃなくて、「人間の脳を研ぎ澄ますツール」ですよね KarpathyのLLM WikiとGarry TanのGBrainの 両方に共通してるのは「人間がソースを提供して、LLMがメンテナンスする」という構造。Karpathyは「LLMは退屈しないし、クロスリファレンスの更新を忘れない。15ファイルを一度に触れる」と言ってる。 GBrainはSQLite + ベクトル検索 + MCPサーバーで本格的なインテリジェンス基盤を作ってる。 でも、ここで立ち止まって考えたい。 --- 僕がObsidianでやってることの流れはこう： 1. 外部の情報を見つける（記事、本、動画、会話） 2. 「これ面白いな」と思ったものを自分で選ぶ 3. Obsidianに持ってきて、自分の言葉でメモを書く 4. 書く過程で、自分の頭の中で情報が処理される ここがポイントで、③④は人間がやらないと意味がない。AIが要約しても、自分の脳は研ぎ澄まされない。自分の言葉で書くから、思考が鍛えられる。 じゃあAIは何をするのか？ 人間が書いたメモって、人間には読みやすいけど、エージェントには検索しづらい。ノートのタイトルは人間が直感的に見つけやすい命名になってるし、構造もコンテキストの サイズも人間最適化されてる。 だから、人間が書いたメモをエージェントが読みやすいWiki構造に変換する。これがAIの仕事。 --- ここで問題になるのが「エージェントが作ったファイルをどこに置くか」。 普通に考えると、Obsidianの中にフォルダを作って入れればいい。でもそうすると、OmniSearchで検索したとき、グラフビューを見たとき、ExcaliBrainでリンクを辿ったとき 、AIが作ったファイルが人間のノートと混ざって出てくる。 これ、致命的だと思ってる。 Obsidianは「自分の思考の神聖な場所」。そこにAIの外部の思考が混ざると、Sharpen YourThinkingの思想から外れてしまう。 自分が考えたことなのか、AIが整理したことなのか、境界が曖昧になる。 だから僕のアプローチはこう： エージェントが作ったファイルは `.agent-wiki/` という隠しフォルダに入れる。 Obsidianはドットプレフィックスのフォルダを無視する（.trash/ と同じ仕組み）。 だから検索にも出ないし、グラフにも出ないし、GUIからは完全に不可視。 でもエージェントはRead/Grep/Globで普通にアクセスできる。WikiLink記法 [[]]もテキストとして書けるから、 エージェントの検索性は変わらない。 人間の思考空間は守られたまま、エージェントは裏側で知識を構造化してくれる。 --- 具体的なワークフローも考えてる。 【Ingest（1日1回・夜）】 1日の終わりに、エージェントが前回以降に変更されたノートを検出する。各ノートの内容を読み取って、 .agent-wiki/内にエンティティページを作成・更新する。既存のエンティティとのクロスリファレンスも更新する。インデックスを更新して、処理ログを残す。 なぜ1日の終わりかというと、日中に人間が思考してる最中にエージェントが割り込むと、思考が中断されるから。人間の思考が一段落したタイミングで、静かに整理してもらう。 重要なのは、エージェントは人間のノートを一切編集しないこと。読み取り専用。エージェントの出力は .agent-wiki/ 内に閉じる。 【Query（随時）】 エージェントに質問するとき、.agent-wiki/ のインデックスとエンティティページを参照して回答精度を上げる。必要に応じて人間のオリジナルノートも読む。でも回答のベースはWiki側。 【Schema Review（月1回・人間が承認）】 ここが一番大事かもしれない。 .agent-wiki/ にはSCHEMA.mdっていうファイルがあって、「エージェントがWikiをどう構造化すべきか」のルールが書いてある。エンティティの分類方法、クロスリファレンス のルール、インデックスの書き方。 いろんな種類のノートを取り込んでいくと、スキーマも進化させる必要がある。新しいカテゴリが必要になったり、リンクのルールを変えたくなったりする。 でもここで重要なのは、エージェントが勝手にスキーマを変えないこと。 スキーマはエージェントの「行動ルール」。自分で自分のルールを変えると、意図しない方向にドリフトする。だから月1回、エージェントが「こういう更新を提案します」って出して、人間がレビューして承認する。 思考の主体はあくまで人間。ルール変更も人間が決める。 --- 「SQLiteに入れた方がいいんじゃないの？」って考えたこともある。 GarryTanのGBrainは7,471ファイル・2.3GBの規模で、外部APIから自動でデータを取得してる。VCとしての投資判断に使うから、情報が爆発的に増える。 だからSQLiteが必要になる。 でも僕の場合、ボトルネックは人間の処理速度。人間が1日に書けるメモなんて限られてる。エージェントが整形しても、1メモにつき生成されるのはだいたい1ファイル（+クロスリファレンスの更新が数ファイル）。人間の制約に比例した緩やかな増加だから、Markdownファイルで十分。 SQLiteにすると、スキーマ定義、マイグレーション、CLIツール、MCPサーバーが必要になる。保守コストが跳ね上がる。 個人の思考ノートにそこまで必要かというと、今は過剰 だと思ってる。 もしファイル数が数万規模になって検索が遅くなったら、そのときにSQLiteへ移行すればいい。隠しフォルダのMarkdownからSQLiteへの移行は技術的に難しくない。 --- まとめると、こういう分業： ・人間：外部情報を選ぶ → 自分の言葉でメモを書く → スキーマ更新を承認する ・エージェント：メモを読んでWiki構造に整形する → クロスリファレンスを管理する → スキーマ更新を提案する 人間が思考し、AIが整理する。 Obsidianは人間の思考の場所のまま。エージェントは裏側で静かに知識を積み上げていく。 シンプルに始めて、問題が出たら考える。たぶんこれが一番持続可能な形だと思ってる。