マインドレイヤープラットフォームがアプリケーションアーキテクチャにどのように組み込まれるか。

システム概要

マインドレイヤーは、エージェントのインテリジェンス（パーソナリティ、記憶、ムード）をアプリケーションロジックから分離するスタンドアロンプラットフォームです。どのバックエンドもREST APIまたは公式SDKを通じて統合できます。

Your Backend                  Mind Layer Platform
   |                                  |
   |--- Create Agent ---------------->|
   |<-- Agent ID + Profile -----------|
   |                                  |
   |--- Chat (SSE streaming) -------->|
   |    (messages + app context)      |-- Build context
   |<-- Streaming AI response --------|-- Stream AI response
   |                                  |-- Update memory, mood, personality
   |<-- Proactive notifications -------|   (automatic, no extra calls)

統合アーキテクチャ

一般的なデプロイメントには3つのレイヤーがあります：

あなたのフロントエンド

ユーザー向けアプリケーション。バックエンドにメッセージを送信し、エージェント応答をレンダリングします。例：React、Next.js、Vue、モバイルアプリ。

あなたのバックエンド

認証、アプリケーション状態、ユーザーセッション、ビジネスロジックを処理します。AIインタラクションにはSDK、REST API、MCP、またはOpenClawプラグイン経由でマインドレイヤーを呼び出します。例：Express、Django、Go、OpenClaw。

Sonzai マインドレイヤー

エージェントのインテリジェンスを管理：パーソナリティ、記憶、ムード、習慣、目標、関係性。1回のチャット呼び出しでコンテキスト組み立て、AIストリーミング、チャット後の学習を処理します。例：api.sonz.ai。

プラットフォームが管理するもの

各チャット呼び出しにおいて、プラットフォームはAI応答を生成する前に、パーソナリティ、記憶、ムード、関係性データから関連するコンテキストを自動的に組み立てます。チャット後の状態更新は自動的に行われ、追加のAPI呼び出しは不要です。

コンテキスト組み立て

パーソナリティ、ムード、記憶、関係性ナラティブ、アプリケーション状態 — すべてリクエストごとに組み立てられます。

記憶抽出

事実、イベント、コミットメントが各会話から抽出され、自動的に保存されます。

ムード＆パーソナリティ進化

ムードとビッグファイブパーソナリティがインタラクションパターンに基づいて自然に変化します。

プロアクティブ通知

エージェントはセッション間でプロアクティブなアウトリーチをスケジュールできます。ポーリングまたはWebhookで配信します。

データ所有権

マインドレイヤーとあなたのバックエンドはそれぞれ異なるデータを管理します：

マインドレイヤーが管理

エージェントのパーソナリティプロファイル
記憶の事実とサマリー
ムード状態（幸福度、エネルギー、穏やかさ、愛情）
パーソナリティ進化履歴
習慣と目標
関係性ナラティブ
ナレッジベースのエンティティとグラフ
カスタムエージェント状態

あなたのバックエンドが管理

ユーザー認証
ビジネスロジックとワークフロー
ユーザープロファイルと設定
アプリケーションデータと状態
課金とサブスクリプション
権限とアクセス制御
セッション管理

セッションライフサイクル

1. User opens chat
 Your Backend prepares application context (user data, preferences...)

2. Chat happens
 Your Backend ---> Chat SDK call (context + messages)
 User <--- Streaming AI response tokens

3. Chat ends
 Platform updates: memory, mood, personality, habits, relationships

4. Between sessions
 Platform runs: background consolidation, mood decay, proactive wakeups

バックグラウンド処理と自己改善

プラットフォームはchat呼び出しに応答するだけではありません——時間とともにメモリの正確性、行動状態のコヒーレンス、検索品質の向上を保つ継続的なバックグラウンドパイプラインを実行します。すべてのループが自動的に実行され、スケジュールや配線は不要です。

周期	実行内容
毎ターン	重要度+信頼度の更新、気分の調整、パーソナリティのマイクロシフト、習慣の観察、関連付けの強化、出典アンカリングのチェック
セッション終了ごと	検証付き事実抽出、重複統合、次セッション予測、検索ポリシーの更新、パターン学習、セッション品質スコアリング、トピック転換の監査
日次	メモリ減衰（重要度、信頼度、関係、習慣）、メモリツリーの自己組織化とプルーニング、深い統合、クラスタの調停、目標統合、反省的日記、収束チェック
週次	ナラティブアーク圧縮、関連付けの減衰、クロスリファレンス検出、新しいエージェント–ユーザーペアのウォームスタート、学習ペースのチェック
継続的	適応型検索バジェット、メモリの回復、リターン予測、バックグラウンド関心リサーチ、繰り返しイベント検出、スマートなメモリ選択

統合、可逆的な重複排除、トピック転換検出、パーソナリティドリフトの安全上限、ブレイクスルー、慎重なロールアウトシステムを含むすべてのメカニズムの完全なウォークスルーについては、エージェントが時間とともに賢くなる仕組みを参照してください。

SDK統合ポイント

公式SDKを使用して、プラットフォームのすべての部分とやり取りします：

Agents: create, get, list, update
Chat: chat, chatStream (SSE)
Memory: seed, search, list, browse, timeline, listFacts, reset
Personality: get, update, history
Mood: get, history, aggregate
Knowledge Base: createSchema, insertFacts, bulkUpdate, search, recommendations, trends
Custom States: create, get, upsert, list, delete
Custom Tools: create, list, delete (agent-level and session-level)
Notifications: list, consume, history
User Priming: primeUser, batchImport, getMetadata, updateMetadata

アーキテクチャ