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何を解決するか

このプロジェクトは、オンデマンド配達サービス向けに最適化されたAI駆動型オペレーションプラットフォームのリファレンス実装を提供します。異常注文の自動分析と顧客への補償提案を実現しつつ、重要なビジネスロジック（実際の支払い額など）がAIモデルではなくルールエンジンによって決定的かつ制御されるようにします。

動作方法

システムは、固定された同期ワークフローを用いて複数のコンポーネントを統合しています：

• AI統合：OpenAI互換クライアントを使用して、モデル（例：Ollama経由）に接続し、助言的な分析を生成します。
• 決定論的ツール：注文データ、ETA、ステーション容量などの合成ビジネスツールを用いて、モデルに根拠のある事実を提供します。
• 知識取得：クエリ語の重複に基づいて関連するルールや事例を取得する、軽量でメモリ内に配置された語彙検索システムを実装しています。
• ガードレールと評価：評価ケースの実行、トレースの記録、人間によるレビューのガードレールを適用するための基盤を備えており、AI出力を助言的かつ検証済みに保ちます。
• ルールエンジン：最終的な補償額の計算を所有する専用エンジンで、AIが金銭的支払いを誤認するのを防ぎます。

対象ユーザー

主にエンジニアやアーキテクト向けの教育的MVPであり、信頼性、トレーサビリティ、人間による監視が自律的なエージェント行動よりも重要であるオペレーションワークフローにAIハーネスを構築したい人向けです。

特徴

• 決定論的ベースライン：注文を特定の段階（ディスパッチ、店舗到着など）に分割し、モデルが上回るべきベースラインを構築します。
• ルールベース補償：モデルが補償を提案するが、実際の金額はルールエンジンが決定します。
• 可視性：リクエストトレース、各ステップの実行時間、フィードバックの保存機能を内蔵し、AIのパフォーマンスを監視できます。
• 評価フレームワーク：メモリ内での評価実行とスコアラーを用いて、モデル出力の回帰を検出します。
• 劣化モード：オプションの依存関係が失敗した場合でも、ワークフローは DEGRADED 状態で完了し、決定論的な結果を維持できます。