ThoughtDAG：LLM对话的可编辑上下文图

ThoughtDAGは、線形のチャットログを編集可能なコンテキストグラフに置き換えるデスクトップアプリです。会話のどの部分が次のリクエストに影響するかを隠すのではなく、ThoughtDAGはその構造を表示し、変更できるようにします。中核となるアイデアは、グラフがコンテキストであるということです。

ワイヤーがコンテキスト

ThoughtDAGでは、ノードはソースとメッセージであり、エッジ（ワイヤー）が次のLLMリクエストに何を含めるかを決定します。PDFからパッセージをクリップしたり、ソースノードから直接質問したり、メインのパスをきれいに保ちながら無関係なブランチを作成して寄り道したりできます。

• ブランチ: 現在のパスを上書きせずに、代替の解釈を探索します。
• 剪定: 便利な寄り道をキャンバスに残しつつ、次のリクエストから除外します。
• マージ: 選択した証拠と推論パスを1つの回答にまとめます。
• 検査: 生成前にモデルが受け取る内容（順序とトークン数を含む）を正確にプレビューします。

すべてを支配するルールは1つ: ワイヤーはコンテキストである。非表示のメモリセレクタはありません。エッジを削除すると、実際にそのブランチがプロンプトから削除されます。単なる視覚的な補助ではありません。

可視化された差分と再現可能な回答

インターフェースは、エッジを変更するとトークン差分を表示します。たとえば、夕食についての無関係な寄り道を削除すると、47トークン節約できます。また、プロンプトはグラフから決定的に決まるため、同じプロンプトは同じクリーンな回答を再生成します。再現可能なコンテキストです。

パイロット結果

ThoughtDAGには、4つのモデルと540回の実行によるコンテキスト修復パイロットが含まれています。マージされた回答から古いブランチを削除する3つの方法をテストしました:

• ソースのみ削除: 68/72修正
• 下流の再計算: 71/72修正
• サブグラフ全体を削除: 72/72修正

このパイロットは、問題のあるサブグラフ全体を剪定したときにコンテキスト修復が最も効果的であることを示しています。これはまさにThoughtDAGのグラフ編集が可能にすることです。

デスクトップアプリ

アプリはデスクトップビルド（v0.3.19）で利用可能です:

• macOS (Apple Silicon): .dmg約126MB、署名済みで公証済み
• Windows x64: インストーラ約106MB（署名なし。SmartScreenが警告を表示）
• Linux x64: .AppImage約133MB

すべてのバージョンと履歴はGitHub Releasesにあります。macOSビルドはターミナルなしで動作します。WindowsビルドではSmartScreenで「詳細情報」をクリックして「実行」を選択する必要があります。

対象ユーザー

これは、長く複雑な推論タスクにLLMを使用し、無関係なチャットの寄り道による汚染なしに、各プロンプトに含めるコンテキストを正確に制御する必要がある開発者や研究者向けです。