1. 研究の目的

前回の実験で、OllamaとQwen 2.5を用いてローカル環境での会話には成功しました。
しかし、実用化に向けて以下の2つの技術的課題（壁）が浮き彫りになりました。

本稿は、この2点を解決し、「無限の対話」と「記憶の永続化」を両立させるためのアーキテクチャ実装の記録です。

2. 課題解決のアプローチ

AIのプロセスが終了しても記憶を保持し続けるため、外部記憶装置への**「シリアライズ（書き出し）」機構を実装しました。

実装方針:

結果:

人間が「生まれた時からの全ての会話」を常に意識していないのと同様に、AIにも「忘却」の概念を導入しました。

実装方針:

「全記憶（Storage）」と「短期記憶（Working Memory）」を分離するアーキテクチャを採用。
ログファイルには全履歴を保存しつつ、LLMの推論エンジンに渡すコンテキストは「システムプロンプト（人格定義）」＋「直近N件の会話」のみに制限するスライディング・ウィンドウ方式を適用。

結果:

コードは非公開ですが、処理フローは以下の通りです。

実際に「金欠である」という情報を与え、再起動後にその情報を保持しているかテストを行いました。

結果、電源断を挟んでも人格と記憶が一貫していることを確認。これにより、Buddyは単なるチャットボットから、「時間の概念を持つパートナー」へと進化したと言えます。

基礎的な「記憶」と「体力」の実装は完了しました。次は、単なる直近のログだけでなく、過去の膨大なログから「今の会話に関連する思い出」だけを瞬時に引き出すRAG（検索拡張生成）の実装に着手します。

「自分だけの相棒」を作る旅はまだ始まったばかりです。