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解決する課題

Pi Shadow Mind は、メインAIエージェントがアーキテクチャ基準から逸脱し、コードベースについて事実誤認を起こす、または機能実装中にドキュメントの維持を怠る問題に対処します。メインエージェントの実行と並行して、専門的で恒常的な「認知コア」を導入することで、高コストなミスを防ぎます。

動作方法

このシステムは、プライマリエージェントと並行して専門エージェント（Shadow Minds）を実行します。これらのShadowはMarkdownファイルに定義され、アーキテクチャレビューまたはプロジェクトの根拠づけなどの特定の責任を負います。

トリガーに基づいて活性化されます：「ハートビート」（メインエージェントのツール呼び出し後に確率的に活性化）または「最終応答」（メインエージェントがタスクを完了した後に活性化）。活性化された際、Shadowはメインエージェントの軌跡のセーフなバージョンと一時セッションを開始します。その後、現在の作業が自身の役割に関連しているかを判断し、関連がある場合は割り当てられたツールを使ってプロジェクトを検査し、report_to_main 関数を使ってメインエージェントに調査結果を送信できます。

対象ユーザー

Piエージェントフレームワークを使用し、手動ですべてのステップを確認せずに、高品質なコードアーキテクチャ、正確なドキュメント、プロジェクト制約への厳格な準拠を確保したい開発者。

特徴

• 恒常的な役割：一時的なタスクとは異なり、Shadow Mindsはユーザーが定義した役割であり、自ら介入するタイミングを独立して決定します。
• 設定可能な活性化：確率的なハートビートトリガーと保証された最終応答チェックの両方をサポートします。
• 細かいツールアクセス：各Shadowは読み取り専用アクセスに制限されるか、特定のツールを割り当てられて並行作業が可能になります。
• モデルフィルタリング：設定に基づき、異なるモデルに異なる支援エージェントを割り当てることが可能になります。