java-up-up/nexus-agent

解決する課題

Nexus Agentは、単なるAPI呼び出しや基本的なRAGデモを超えたエンタープライズグレードのAIエージェントプラットフォームです。プロトタイプと本番環境で利用可能なシステムとの間のギャップを埋めるため、文書ガバナンス、意図分析、ハイブリッド検索、エージェント型推論のための複雑なエンジニアリングパターンを実装しています。具体的には、企業環境におけるハルシネーション、トークンコスト、検索精度という課題に焦点を当てています。

動作原理

このシステムは、いくつかの主要なコンポーネントからなる調整されたアーキテクチャを通じて動作します：

• 3層エグゼキュータ: すべてのクエリをLLMにルーティングするのではなく、決定論的なオーケストレーション層を使用してクエリを3つのパスに分流します：曖昧さの明確化（情報が不足している場合）、RAG知識QA（証拠に基づく回答の場合）、またはReActエージェント（オープンエンドな推論とウェブ検索の場合）。
• 事前オーケストレーションエンジン: 検索の前に、システムはクエリ書き換え（代名詞の処理）、サブクエリ分割、知識ドメインの縮小を行い、検索範囲を狭めます。
• ハイブリッド検索パイプライン: ベクトル検索（PGVector）とキーワード検索（Elasticsearch）を組み合わせ、Reciprocal Rank Fusion (RRF) と任意のリランキングを使用します。小さなブロックをマッチングに、大きなブロックを最終回答の生成に使用するParent-Childチャンキング戦略を利用しています。
• ナレッジベースガバナンス: ドキュメントは、Apache Tikaによるパースと、構造的、再帰的、意味的、LLMベースのチャンキング戦略の組み合わせを使用して、非同期のKafkaパイプラインを通じて処理されます。Neo4jグラフを使用して、ドキュメント階層（Document $\rightarrow$ Section $\rightarrow$ Item）を維持します。
• エージェント機能: ツール呼び出しを備えたReActループを実装し、動的なツール発見のためのMCP（Model Context Protocol）統合、およびSKILL.mdファイルによる宣言的な機能拡張のための「Skills」システムを提供します。

対象ユーザー

• バックエンド開発者: 特にPythonに切り替えることなくAIアプリケーションを構築したいJavaエコシステムにいる開発者。
• AIエンジニア: Agentic RAGとMCPの本番環境グレードの実装を探している開発者。
• 学生/求職者: 基本的なチュートリアルを超えたRAGとエージェントエンジニアリングの深い理解を示す包括的なプロジェクトを求めている個人。

ハイライト

• Agentic RAG: MySQLでのチェックポイント永続化と並列ツール実行を備えた完全なReAct実装。
• 高度な検索: RRF融合とParent-Childブロック集約を備えたデュアルチャネルハイブリッド検索。
• ナレッジルーティング: 検索前に関連するナレッジをロックするための3段階のファネル（Scope $\rightarrow$ Topic $\rightarrow$ Document）。
• 本番環境ガードレール: クラスタの安全性のためのRedisベースのリースミュテックス、無限ループを防ぐためのモデル/ツール呼び出し制限、およびフルリンクのオブザーバビリティトレーシングを含む。
• メモリ管理: トークンコストとコンテキストのバランスを取るための3つの異なる戦略：メモリなし、スライディングウィンドウ、要約圧縮。
• MCP & Skills: Model Context Protocolの統合と、ホットスワップ可能な機能拡張のための宣言的スキルシステム。