AgentCore Memory で「既視感」は生まれるのか：エンドレスエイトに学ぶエージェント記憶の挙動

AI エージェントの自己改善ループが暴走するのを防ぐために、複数の時間軸で入れ子になったループ構造と、各段階での人の介入ポイントを設計する方法を解説。提案の Maker-Checker 分離、差分の粒度調整、Git による履歴管理、fail-closed の原則により、監督側の人間が短時間判断できない複雑さに流れ込む「盲目的承認」を構造的に防ぐ。

Claude で朝の予定・メール・ニュースを自動集約する「朝のブリーフィング」システムの構築を試みたが、使用カレンダーアプリがデータエクスポート未対応、ブラウザ自動化の時刻依存性、対話型への路線変更による体験設計の難しさを経て、最終的にスキル全体を廃止。外部連携・自動化の前提確認と「動く」と「使いたい」のギャップが学習ポイント。

Model Context Protocol（MCP）サーバーの実装・運用で実効性が高かった設計判断 4 点を紹介。ツールは REST API エンドポイント写経ではなく業務単位で粒度を合わせ、返り値は JSON 生データではなく人間が読めるマークダウン形式で返し、エラーメッセージには次のアクション方法を明記し、ツール description には使用すべき場面・非使用場面を記載することで、LLM の往復回数削減・不要呼び出し低減を実現する。

筆者が半年ぶりに更新した Claude Code 環境設定のスナップショット。8bitdo micro でのターミナル操作、auto 権限での自律実装、viewMode の focus 設定、SidePulse での作業通知、settings.json の正規化、statusline でのトークン使用割合表示、agent-browser と terminal-use による自動動作確認、cage による書き込み制限など、実運用での工夫が具体的に記述されている。