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何を解決するか

Nexus Agent は、単純な API 呼び出しや基本的な RAG デモを越えて、本格的なエンタープライズ環境向けに設計された AI エージェントプラットフォームです。単なるプロトタイプと本番環境対応システムのギャップを埋めるために、ドキュメントガバナンス、高精度の検索、自律的エージェント動作のための複雑なエンジニアリングパターンを実装しており、企業環境における幻覚（hallucination）、トークンコスト、検索精度の課題に特化しています。

動作方法

このシステムは、LLM に完全に依存しないマルチレイヤーアーキテクチャを採用しています。プリオーケストレーションエンジンが、クエリの再書き換え、サブ質問への分割、曖昧さの検出を実行した後、3つのエグゼキュータのいずれかにリクエストをルーティングします：Clarification Executor（曖昧なクエリ用）、RAG Knowledge Executor（証拠に基づく生成と引用付き）、または ReAct Agent Executor（複数ステップの推論とツール利用を必要とするオープンエンドタスク用）。

主な技術的コンポーネントは以下の通りです：

• ハイブリッド検索：Reciprocal Rank Fusion（RRF）とオプションの再ランク付けを用いて、ベクトル検索（PGVector）とキーワード検索（Elasticsearch）を統合。
• 知識グラフ：Neo4j を使用して、ドキュメント構造（ドキュメント → セクション → アイテム）をマッピングし、構造的ナビゲーションを可能に。
• 親子チャンク分割：精度を高めるために小さな「子」チャンクを取得しつつ、LLM に完全な文脈を提供するために大きな「親」チャンクを提供。
• メモリ管理：コンテキストウィンドウの制限とトークンコストのバランスを取るために、3つの戦略（なし、スライディングウィンドウ、要約圧縮）を提供。
• MCP とスキル：動的なツール発見のための Model Context Protocol（MCP）と、拡張可能なドメイン機能を提供する宣言的「スキル」システムを統合。

対象ユーザー

• AI アプリケーション開発への移行を希望するバックエンド開発者（特に Java/Spring）。
• モデルチューニングだけでなく、エンジニアリングの厳密さに重点を置いた本格的な RAG/エージェントシステムを実装したいエンジニア。
• フロンティア AI アーキテクチャに関する技術面接の準備をしている学生やプロフェッショナル。

特徴

• 三段階実行：オープンエンドのエージェント探索ではなく、安定した RAG パスを優先することで、予測不可能なエージェント行動を防止。
• 因果的証拠制御：関連ドキュメントが見つからない場合に、モデルが幻覚を起こさないよう「証拠なしショートサーキット」を実装。
• コンポジットチャンクエンジン：構造的、再帰的、意味的、LLMベースのチャンク分割戦略を統合。
• エンタープライズガードレール：クラスタの並行処理に対応する Redis ベースのリースロック、無限ループを防ぐためのモデル/ツール呼び出し制限、フルリンクの観測トレースを含む。
• シャドウルーティング：システムが推奨するドキュメントとユーザーが選択したドキュメントを静かに比較し、継続的にルーティング品質を最適化。