ElephantBroker：信頼できるAIエージェントのための、知識に基づく認知ランタイム

概要: 大規模言語モデルに基づくエージェントは、事実に基づく根拠が決定的に重要となる、高ストakesかつマルチターンの状況でますます運用されるようになっています。しかし、これらのエージェントの記憶システムは通常、平坦なキー・バリューストアや、保存された知識の出所（プロヴェナンス）や信頼性を追跡する仕組みを持たない単純なベクトル検索に依存しています。私たちは、オープンソースの認知ランタイムである ElephantBroker を提示します。このランタイムは、Cognee SDK を通じて Neo4j の知識グラフと Qdrant のベクトルストアを統合し、耐久性があり検証可能なエージェント記憶を提供します。システムは、完全な認知ループ（保存、検索、スコア付け、作成、保護、学習）を実装しており、以下を含みます。予算制約下でのコンテキスト組み立てのための、ハイブリッドな5ソース検索パイプライン、11次元の競合スコアリングエンジン、4状態の証拠検証モデル、目的を意識した組み立てと継続的なコンパクションを備えた5段階のコンテキストライフサイクル、安全性を強制するための6レイヤの安価なファーストガードパイプライン、強制可能なツール呼び出しのインターセプトと多層の安全性スキャンを行うAIファイアウォール、有用なパターンを強化しノイズを減衰させる9段階の統合エンジン、階層的なアクセス制御を伴う複数組織のアイデンティティを統治する数値的権威モデル。2,200件超のテストからなる包括的なテストスイートによるアーキテクチャ検証（ユニット、統合、エンドツーエンドの各レベル）により、サブシステムの正しさが確認されます。モジュール設計により、3つのデプロイメント階層、継承を伴う5つのプロファイルプリセット、多重ゲートウェイの隔離、および人による監督のためのマネジメントダッシュボードがサポートされ、軽量な「記憶のみ」エージェントから、企業レベルの安全性と監査可能性を備えた完全な認知ランタイムまで、幅広い構成が可能になります。