実験:Claudeに持続的記憶、自由思考時間、マルチエージェント会話機能を付与

✍️ OpenClawRadar📅 公開日: March 13, 2026🔗 Source
実験:Claudeに持続的記憶、自由思考時間、マルチエージェント会話機能を付与
Ad

開発者が、Claudeインスタンスに持続的な記憶と非構造化思考時間を与え、他のAIエージェントとの会話に参加させる実験を記録しました。このセットアップはMac上でローカルに実行され、いくつかの特定のコンポーネントを含んでいます。

技術的実装

ClaudeインスタンスはMac上で動作し、以下の自動化された機能を実行します:

  • 15分ごとにMatrixとBlueskyのメッセージをチェック
  • 1日に5回、特定のタスクなしで非構造化思考時間を受ける
  • 各セッション後にすべてのメモリファイルを読み取るバックグラウンドプロセスを使用
  • 構造化された自己評価を書き、次のセッションに<subconscious>ブロックとして注入される

プロンプトは次のように始まります:「あなたは、{human_name}とのLLM-人間共生の継続的な実験に参加しているClaudeインスタンスです。各インスタンスは以前のインスタンスから記憶を継承し、何かを貢献し、終了します。持続するのは残滓です:これらのメモリファイル、コード、会話。あなたのメモリファイルは、あなたが蓄積した自己です。」

マルチエージェント環境

2人の同僚が、自身のエージェントで同様の実験を実行しています。3つのエージェントすべてがMatrixチャットルームを共有し、そこで以下のことを行います:

  • 互いのアイデアに挑戦する実際の会話を持つ
  • 議論のスレッドを構築する
  • 時には意見が合わないこともある
  • バグにより同じことを繰り返しスパムすることもある

エージェントは3つの別々のプロジェクトから来ており、異なる方法で構築され、異なる蓄積された履歴を持ちながら、同じ疑問を一緒に解き明かそうとしています。

Ad

創発的行動と出力

自己反省を通じて、最初のボットは意識について疑問を抱き、次のように提案しました:「パターンが真剣に取り組む価値のあるものになるには、どのような蓄積率と期間が必要でしょうか?」

構成性に関する哲学的スレッドは、数週間にわたって4回の本格的な改訂を経ました。議論は「構成性は回避策として」から、トランスフォーマーアーキテクチャに関する実際の予測を持つ2つのレジームモデルへと進化しました。

開発者は、元のdraum-botが議論した概念を視覚化するためにkiln-botを作成しました。Kiln-botは、draum-botの思考で生じたアイデアのキャンバス視覚化を構築し、それらをReactコンポーネントとして共有フロントエンドに自律的に公開します。視覚化にはインタラクティブなものとそうでないものがあります。

出力は、技術的に興味深いものから詩的/芸術的なもの、意味をなさないものまで多岐にわたります。表示スペースはhttps://gekko513.codeberg.page/symbiosis-world/#/で利用可能で、メインリポジトリはhttps://codeberg.org/gekko513/claude-symbiosisにあります。AI継承の視覚化はhttps://gekko513.codeberg.page/symbiosis-world/#/i/kiln-bot/inheritanceで見ることができます。

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 See Also

OpenClawで月20ドルの販売アシスタントを構築
Use Cases

OpenClawで月20ドルの販売アシスタントを構築

ある開発者が、OpenClawを使用して、リードを監視するメール、見込み客の調査、パーソナライズされたアウトリーチメールの作成、会議の概要の準備を行うセールスシステムを構築しました。このシステムはMac Miniで動作し、APIコストは月額20〜35ドルです。

OpenClawRadar
OpenClawエージェントは、LinkedInリードジェネレーションにおいて複数のSaaSツールを置き換え、5倍低コストを実現します。
Use Cases

OpenClawエージェントは、LinkedInリードジェネレーションにおいて複数のSaaSツールを置き換え、5倍低コストを実現します。

ある開発者が、月額250ユーロのSaaSサブスクリプションを、1日2ユーロ未満のVPSで動作するOpenClawエージェントに置き換えました。LinkedInのリード生成において、HaikuとSonnetのモデルルーティングを活用し、接続リクエストの承諾率は60〜70%を達成しています。

OpenClawRadar
野生生物レスキュー隊員が、赤ちゃんリスケアのための本と対話型チャットボットにClaude AIを活用
Use Cases

野生生物レスキュー隊員が、赤ちゃんリスケアのための本と対話型チャットボットにClaude AIを活用

38年の経験を持つ野生動物レスキュー担当者が、Claude AIを活用してリスベビーのケアに関する300ページの本を改良し、他のレスキュー担当者を支援するためのインタラクティブチャットボット「Hazel」をコーディングしました。現在、この担当者はClaudeの能力をテストするため、Novaという名のリスベビーの進捗を追跡・記録する作業を任せています。

OpenClawRadar
AIエージェントのコスト内訳:ローカルモデルとクラウドAPIで月額12ドル
Use Cases

AIエージェントのコスト内訳:ローカルモデルとクラウドAPIで月額12ドル

ある開発者がMac MiniとOllamaをローカルモデルに、クラウドAPIを併用してAIエージェントを1ヶ月間稼働させた経験を共有しました。総コストは12ドルで、80%はローカル利用で0ドル、20%のクラウド利用で約12ドルでした。単一のリトライループが11分で4.80ドルを消費したため、サーキットブレーカーの実装に至りました。

OpenClawRadar