エージェンシーインフラに触れ始めたのはわずか2週間前で、全くの初心者だったのに、正直なところとても楽しかったです。ローカルで動作する小さな言語モデルを使って、自分だけのローカルメモリシステムを構築し、実際に機能するデュアルチャネル設計を採用しました。

チャネル1は、埋め込みによるセマンティックサーチを備えたハイブリッドシードに焦点を当てています。このアプローチは、外部APIに頼ることなく、効率的にコンテキスト情報をインデックス化して取得できるようにします。重み付けシステムは、関連性スコアに基づいて異なるデータ信号を引き出し、推論をクリーンで応答性の高いものに保ちます。

一番驚いたのは？このスタックをコンシューマーグレードのハードウェアでどれだけ迅速にプロトタイプできるかです。ローカルのLLMはリアルタイムで埋め込み生成を処理し、デュアルチャネルのセットアップは構造化データとセマンティックマッチングの間でクエリを賢くルーティングします。革新的なインフラではありませんが、メモリの永続性が必要な個人用AIエージェントには、驚くほどスケールします。

学習曲線は予想よりも急でしたが、分解してみると—埋め込み、ベクター検索、ローカル推論パイプライン—それぞれの部分が、過剰に考えずに理解できるようになりました。エージェンシーシステムを探求しているなら、ローカルから始めるのが間違いなく良い選択です。