phronesis

Phronesisは、非決定論的AIエージェントに対して耐久性のある決定論的ガバナンスを提供する、ドメインに依存しないRETEルールエンジンです。これは、Claude Code、Codex、Gemini CLIなどの長時間のLLMセッションで発生する「コンテキストドリフト」に対処します。これらのセッションでは、コンテキストウィンドウが満たされ、自動圧縮がトリガーされると、`CLAUDE.md`などのプロジェクト固有のガイダンスが薄れてしまいます。 従来の、LLMがコンテキスト内の命令を記憶することに依存するアプローチとは異なり、Phronesisは強制を会話から完全に分離します。ルールは`.phronesis/rules.json`にディスク上に存在し、アクションの瞬間に軽量なフックによって評価されます。これにより、ルールはトークン数に関係なく一貫して発火することが保証されます。なぜなら、ルールはそもそもLLMのコンテキストウィンドウに読み込まれないからです。 システムはエージェントアクションの境界として機能します：ホストは提案されたツールコールを正規化し、エンジンは耐久性のあるルールを評価し、ホストは許可、警告、またはブロックの決定を受け取ります。主要なサブシステムには以下が含まれます： 1. **耐久性のあるコンテキスト**：`.phronesis/durable.md`にコンパクトなプロジェクトガイダンスを保持し、セッションの境界で再注入します。 2. **信頼性スコアリング**：宣言的なツールチェーン定義（Cargo、xcodebuild、SwiftPM）を通じてビルド、テスト、既知のバグの信号を読み取り、証拠が不完全な場合のGitミューテーションに対して警告を発します。 3. **ジャーニーファクト**：コールごとの耐久性のあるジャーナルを維持し、ルールがメモリ内蓄積なしにクロスコール時間パターン（例：認証の変動やビルドの陳腐化）にマッチできるようにします。 4. **構造的コードグラフ**：Rust、Python、TypeScript、Swift、Javaをクエリ可能な関係（例：`defines_fn`、`calls_api`）に解析し、ルールを具体的なコード参照に結び付けます。 5. **ドリフト検出**：ルールを耐久性のあるガイダンス、エージェントメモリ、およびバインドされたコードと比較して、不一致を特定します。 PhronesisはRustで実装されており、コアライブラリ、LLM環境との統合のためのMCPサーバー（`phr-mcp`）、および拡張可能な述語とガード条件のためのサンドボックス化されたRhaiエバリュエーターが含まれています。