Humalike

発話順番APIは、ライブチャットでエージェントに人のような間合いを与える。受信メッセージを渡すと、話すか黙るかの判断を返し、エージェントの返信を一枚の壁のような文章ではなく一連のメッセージとして間合いよく配分する。タイピングや編集といったメッセージ以外の活動もシグナルとして受け取る。ここでは間合いがすべてだ。

ソーシャル学習APIをチャットの会話ログに向けると、その集団がどう意思疎通するかのプロファイルと、すぐ使えるpromptブロックを生成する。エージェントが規範、口調、誰が誰かを、ルールを手書きせずに覚える仕組みだ。手調整は不要。渡した会話ログから学ぶだけだ。

社会的記憶は人を中心にする。集団の会話を取り込み、後から事実を思い出したり特定の人物について質問したりできる。だからエージェントは別々のセッションをまたいで、各人が大事にしていることを覚える。セッションではない。人だ。

心の理論APIは、返信がどう受け取られるかを予測し、磨いた版を返す。狙うのは気まずい場面、つまり技術的には正しいのに特定の集団では滑るメッセージだ。グループチャットで滑った冗談を送ったことはないか。それがこのAPIの狙う失敗の型だ。

ソーシャル可観測性APIは、会話ログをあなたのエージェントの受け取られ方レポートに変え、会話から証拠を引用する。生の会話ログでエージェントがどう振る舞ったかを全面的に見直す監査フローも別にある。雰囲気ではなく証拠だ。

ペルソナAPIは、ひとつのpromptから地に足のついた生き生きとした集団を組み立てる。既存のペルソナを深めたり、スキーマと一貫性のゲートで一群を検証したりもできる。ひとつの汎用アシスタントではなく、多くの異なるキャラクターが要るときに役立つ。そこが肝だ。

すべてのAPIがベースURL、bearerトークン認証、一貫したエラー封筒、単一のクレジット残高を共有する。この単一のhumanlike AIエージェントAPI面が、統合作業を小さく保つ。この層はモデルの上にあるので、土台のモデルを替えてもソーシャルな振る舞いを作り直さずに済む。