育成優先開発: 会話型知識結晶化を通じてドメイン専門AIエージェントを構築する

要旨：大規模言語モデル（LLM）ベースのエージェントフレームワークの出現は、ドメイン専門AIエージェントの構築における主要な課題を、生の能力をドメイン知識の効果的なエンコードへと移行させました。二つの支配的なパラダイム――コードファースト開発（決定論的パイプラインに専門知識を埋め込む）とプロンプトファースト開発（静的なシステムプロンプトに専門知識を捕捉する）――の両方が、エージェントの構築をデプロイ前の離散的なエンジニアリング段階として扱います。我々はこの逐次的前提が、暗黙的で非常に個人的かつ継続的に進化するドメイン知識の本質と根本的に不一致であると主張します。我々はNurture-First Development（NFD）を提案します。これは、エージェントを最小限の足場で初期化し、ドメイン実務者との構造化された対話的相互作用を通じて段階的に成長させるパラダイムです。中核となるメカニズムはKnowledge Crystallization Cycle（知識結晶化サイクル）で、運用対話に埋め込まれた断片化された知識を定期的に構造化・再利用可能な知識資産へ統合します。我々はNFDを以下の要素で形式化します：(1) 変動性と個人化の度合いによってエージェント知識を整理する3層認知アーキテクチャ、(2) 結晶化操作と効率指標の正式な定義を持つKnowledge Crystallization Cycle、(3) デュアル・ワークスペース・パターンとスパイラル開発モデルからなる運用フレームワーク。さらに、このパラダイムを、米国株式分析のための金融リサーチエージェント構築に関する詳細なケーススタディを通じて具体化し、人間-エージェント共進化に対する条件、制限、およびより広い含意を議論します。