ReflexioAI/reflexio

解決する課題

Reflexioは、AIエージェントの自己改善を促進するハーネスで、エージェントが同じミスを繰り返さず、成功した戦略を固定化するように設計されています。エージェントが毎回初期状態からスタートする問題を解決し、実際のユーザーとの対話、修正、専門家のフィードバックを、永続的な行動改善と再利用可能なプレイブックに変換します。

動作方法

Reflexioは、エージェントから公開された会話処理を通じて自己改善のループを閉じます。ユーザーに関する安定した事実をユーザー・プロファイルとして抽出し、行動パターンを特定してユーザー・プレイブックを作成します。異なるユーザー間で繰り返されるパターンは、エージェント・プレイブックとして集約され、グローバルな利用に向けたレビューと承認が可能です。さらに、エージェントの応答を人間の専門家による「理想応答」と比較することで、実行可能なSOP（標準作業手順）を生成できます。

対象ユーザー

AIエージェントの開発者で、基礎モデルの再トレーニングを繰り返さずに、現実世界での使用から継続的に学習し、システムをより知能的かつ効率的に進化させたい人向けです。

主な特徴

• 自己修正: ユーザーの修正をもとに意思決定を改善し、同じエラーを繰り返さないようにします。
• 専門家学習: エージェントの応答と専門家が提供する理想応答を比較することで、実行可能なプレイブックを自動抽出します。
• プレイブックの集約: 類似したユーザー層の学びをクラスタリングし、全ユーザーのエージェント性能向上に役立つ共有プレイブックに統合します。
• 高性能検索: プロファイルとプレイブック間でハイブリッド検索（ベクトル + フルテキスト）を実装し、低遅延（p50: ~57ms）を実現します。
• 広範なLLM対応: OpenAI、Anthropic、Google Gemini、DeepSeekなど、複数のプロバイダーに対応しており、LiteLLMを介して統合可能です。