ブログ投稿賞受賞 — Qwen Cloud とのグローバル AI ハッカソンシリーズ
プロジェクト概要
タイの地方では、水位を確認する行為が危険なものであってはなりません——しかし、一部の農家にとっては、実際にそうなのです。NaLog 農業技術者エージェントは、この一文からプロジェクト全体の視点を再定義します：「水位を確認するために、誰も命を賭けるべきではありません」。本プロジェクトは、タイのコメおよびサトウキビ農家向けに実稼働環境で導入された Qwen メモリーエージェントであり、Alibaba Cloud 上で構築され、現在は KhawTECH 社の NaLog プラットフォーム上でリアルタイムに運用されています。これはデモではなく、実際に地域社会を支えるために展開された実用ツールです。
プロジェクトの価値
従来のアグリテック（農業×テクノロジー）ソリューションは、大規模農場向けに価格設定されており、機器の購入費用を負担できない小規模家族経営の農家には手が届きません。一方、NaLog は、他の誰も注目していないまさにそのような農家のために設計されています。各農家に、完璧な記憶を持つ「仮想農業技術者」を提供し、農家ごと・水田ごとに、セッションや季節をまたいで経験を蓄積します。たとえば、「昨年この圃場で効果のあった管理方法」「失敗した事例」「開花期における水位の推移」など、あらゆる情報を正確に記憶します。
この記憶は単なるデータ保存ではなく、判断機能を含みます。新しい学習結果が既存の記憶と矛盾する場合、エージェントは自動的に矛盾を検出し、古い記憶を上書き（supersede）します。また、記憶は適切なタイミングで「忘却」されます。すなわち、記憶は時間とともに劣化し、Tablestore の TTL（Time-To-Live）機能によって物理的に期限切れとなり、削除されます——ただし、継続的に有用性が証明される記憶は例外として保持されます。さらに、生死に関わる重要な安全性の仕組みとして「レスキューフロア（救済下限）」が備わっています。これは、強化スコアが 5 以上の極めて重要な記憶（例：「開花期は湛水を維持すること」）を、トップ-K 候補から外れたとしても、必ず検索結果に含めるという保証です。そのため、農家が関係のない質問をしたとしても、生命線となる知識が見過ごされることはありません。
ソリューション
NaLog は、想像可能な中で最も厳しい展開条件——オフライン優先、低帯域幅、過疎地——に向けて設計されています。極めて狭いコンテキストウィンドウ内でも高速に情報検索を行うため、4段階のハイブリッド検索（ハイブリッド・リコール）を採用しています：
- ベクトル検索によるトップ-K 検索（DashVector ＋ qwen3-rerank クロスエンコーダ）、
- BM25 を応用したキーワード重複度ベースの検索、
- 時系列に基づく新規性減衰（recency decay）、
- 強化スコアリング（reinforcement scoring）。
その後、検索結果を要約することで、通信環境が不安定な状況でも確実に動作します。
さらに、NaLog は「畑を視認」できます。写真を添付すると、qwen3-vl-plus が作物の生育状況、水位、害虫、雑草を直接読み取り、その情報を推論プロセスに即座に組み込みます。エージェントは自律的に行動しますが、無思慮には決して動きません。センサーからのアラートは、ユーザーの指示なしに自動的に推論を開始させますが、ポンプ操作などの実行アクションはあくまで「提案」であり、LoRaWAN 経由での実際の指令送信の前に、必ず人間による承認が必要です。また、処理過程はリアルタイムで可視化されます。Server-Sent Events（SSE）により、Qwen の思考過程、ツール呼び出しの実行状況、最終的な回答が順次ストリーミング表示されるため、農家はエージェントが実際に現場のセンサーを確認している様子を「目に見える形で」確認できます。各推論ステップには「メモリートレース」（どの記憶が呼び出されたか、それぞれのスコア、除外された記憶）と「メモリーディフ」（例：「新規記憶 2 件、強化 1 件、上書き 1 件」）が付随し、信頼性が求められるユーザーにとっての透明性を、機能そのものとして実現しています。
主な特徴
NaLog は Alibaba Cloud 上で完全な実稼働環境として展開されており、使用されている技術スタックは、同プラットフォームの総合的な活用例を示す「ツアー」のようなものです。Model Studio を通じて Qwen モデルが推論を駆動し、qwen3-rerank がクロスエンコーダによる検索を、qwen3-vl-plus が畑の写真認識を担当します。ベクトル検索層は DashVector、TTL に基づく「忘却」機能は Tablestore が実現、サーバーレス処理のオーケストレーションは Function Compute、資産ファイルの保存は OSS、開発ワークフローの支援は Qoder が担います。さらに、DNS およびネットワーキング設定が展開を完結させています。チームは、実際の稼働環境を詳細に記録した「Alibaba Cloud 実装証明書（Proof of Alibaba Deployment）」を公開しており、これはハッカソンプロジェクトとしては非常に稀な取り組みであり、本プロジェクトが他と一線を画す決定的な理由となっています——つまり、NaLog は本当に現場で稼働しているのです。
使用した Alibaba Cloud 製品
開発チームについて
NaLog は、アルベルト・ルーラ氏が率いるアグリテックスタートアップ「KhawTECH」によって開発されました。そのミッションは明確で、唯一無二——タイの地方に暮らす貧困層のコミュニティを支援することです。本技術は、最も容易な市場ではなく、むしろ最も必要とする人々へと向かうことを目的としています。
プロジェクトの紹介動画をご覧ください：https://albertoroura.com/video/nalog-agent-qwen-memory-agent-demo/
実稼働環境の証拠資料：https://github.com/khawtech/nalog-agent/blob/main/docs/proof-of-alibaba-deployment.md
本プロジェクトは、Qwen Cloud とのグローバル AI ハッカソンシリーズの一環として開発されました。
この記事は Alibaba Cloud Blog の記事を翻訳したものです。