データエージェント設計
データ層の正しさと、エージェントのコンテキスト制約は、別の関心である。
📚 目次
第1章：データエージェントの設計 ― 正しさとサイズの分離
意味的に正しい Gold レイヤーは、エージェントのコンテキストに対して大きすぎる。Platinum という実行時ウィンドウを Gold の横に開き、zero sync（同期しないから壊れない）の一時投影として answer を返す設計を示す
第2章：選択基準の透明性 ― 判断はデータと同格に観測可能でなければならない
第1章が残した課題（選択基準そのものの誤りが静かに埋没する失敗モード）を、Core の公理系（存在の公理・熱的透明性・システム価値の定式化）から演繹して閉じる。データの宣言と基準の宣言は独立した二つの宣言であることを示す
🎯 このシリーズの目的
AI エージェントがデータを扱うときに直面する構造的な問題を整理する。
「賢い検索」や「リアルタイム分析」ではなく、 「意味の保存」と「サイズ制約」をどう両立するかを設計の軸に置く。
👥 対象読者
- データエンジニアリングと AI エージェントの両方を設計するエンジニア
- Medallion Architecture を運用しながら LLM 連携を考えている人
- エージェントへのデータ渡しで「なぜか壊れる」を経験した人
Last Updated: 2026-09-13