1. 概要 (Abstract)

本稿では、従来の静的な検索拡張生成（RAG）の限界を打破し、AIエージェントが実行結果を自律的にナレッジベースへ再インデックス化することで知能を拡張させる新体系**「Re:build-RAG」**を提唱する。本アーキテクチャは「Metadata Driven」および「Application Factory」パターンを基幹とし、推論と学習の境界を消失させる自己成長型システムを実現する。

2. はじめに (Introduction)

現行のRAGシステムは、外部知識の参照によるハルシネーション抑制には寄与しているものの、システム自体の「知恵の蓄積」や「ロジックの自己修正」という点において課題を残している。本研究で提案する「Re:build-RAG」は、AIの出力を単なる結果として消費せず、次回の推論精度を向上させるための「DNA（メタデータ）」として再構成（Re:build）することを目的とする。

3. アーキテクチャ概論 (Proposed Architecture)

3.1 Metadata Driven Logic

システムの挙動をコードにハードコードせず、すべてMarkdown形式のメタデータにより制御する。これにより、エージェントの役割を動的に変更可能な「Application Factory」としての性質を持たせる。

3.2 再帰的フィードバックループ (Recursive Loop)

AIの実行成功ログから抽象化された「スキル」を抽出し、ベクトルデータベースへ書き戻すプロセスを定義する。自己成長のダイナミクスを以下の数式でモデル化する。

$$I_{t+1} = f(I_t, \Delta K_{out})$$

ここで、$I$ はシステムの知能状態、$f$ は再構成関数、$\Delta K_{out}$ は実行結果から得られた新規知見（Delta Knowledge）を表す。

4. Re:build-RAG の核心的機能 (Core Features)

機能名称	概要	技術的メリット
Recursive Indexing	成功体験の自動ナレッジ化	同様タスクの再現性と速度の向上
DNA Re-coding	メタデータによる自己定義修正	プロンプトエンジニアリングの自動化
Factory Switch	メタデータ駆動の役割転換	単一エンジンでの多機能エージェント運用

5. 実装考察 (Implementation)

本システムは、Google Cloud Platform（特に GAE/GCE）および Python (Flask) をベースに、Chromebook 環境での開発を想定している。ナレッジの保存形式には、可読性と検索性に優れた Markdown を採用し、人間とAIが共生して知識を編集可能な「Human-in-the-loop」構造を維持する。

6. 結論と今後の展望 (Conclusion)

「Re:build-RAG」は、AIを単なる「道具」から、共に成長する「知能体」へと昇華させる試みである。今後は、商標登録を含めたブランドの確立とともに、メタデータの自己淘汰アルゴリズム（不要な知識の削除）の実装を進め、より洗練された自己進化の実現を目指す。

著者注

※「Re:build-RAG」は、独自の自己成長アルゴリズムを指す固有名称であり、現在実装および商標化を進行中のプロジェクトである。