【要約】ローカルLLMにThoughtsStoreを搭載させてみた（実装応用編） [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
開発者がローカルLLMに長期記憶を持たせる際、データの整合性と管理の複雑化に直面する。具体的には以下の問題がある。
- ・AIの不完全な出力による、記録用台帳の破損。
- ・人間の思考ログとAIのメモが混在し、SSOTが喪失するリスク。
- ・非力なモデルによる、Tool callingの失敗や形式崩れ。
// Approach
AI専用の独立したストアを構築し、既存のハッシュ連鎖ロジックをTool callingに組み込んだ。具体的な手法は以下の通りである。
- ・AI専用のSSOT（ai_ssot/）を定義し、人間用データと物理的に分離。
- ・jsonschemaによる厳格な検証を行い、AIによる不正な書き込みを遮断。
- ・SHA256によるハッシュ連鎖を用い、追記型台帳の整合性を担保。
- ・LM StudioのAPIを利用し、Tool callingの往復ループを実装。
// Result
Qwen2.5-7b-instruct等のモデルを用い、思考ログの安全な保存と検索の動作を確認した。成果は以下の通りである。
- ・ハッシュ連鎖により、データの断絶がない追記型ログの構築に成功。
- ・AI専用ストアの分離により、人間側のデータ整合性を維持。
- ・今後は、検索から「想起（recall）」へと機能を拡張する予定である。
Senior Engineer Insight
> データの整合性をスキーマ検証とハッシュ連鎖で二重に守る設計は、自律型エージェントの実装として極めて堅実だ。特に、AI専用のSSOTを分離する判断は、運用フェーズでのデータ汚染を防ぐ上で不可欠である。ただし、検索が先頭80文字に限定される点や、分散環境での排他制御が運用頼みである点は、大規模化の際にボトルネックとなる。実戦投入には、全文検索エンジンへの移行と、分散ロック機構の検討が求められる。