概要

Andrej Karpathy が提案した、LLM エージェントに個人ナレッジベース（Wiki）を継続的に構築・保守させるパターン。RAG が「毎回ゼロから読み直す」のに対し、LLM Wiki は知識を積み上げて複利的に成長させる。

三層構造

層役割誰が扱うか
Raw Sources論文・記事・メモなどの原本資料人間がキュレーション、AI は読むだけ
WikiAI が生成・保守するマークダウン群AI が書き、人間が読む
SchemaAI への管理指示（構造・命名規則・ワークフロー）人間が定義

三つの基本操作

  • Ingest（取り込み）: 新しい資料を投入し、AI に Wiki を更新させる
  • Query（質問）: Wiki に対して質問し、統合的な回答を得る
  • Lint（保守）: 矛盾・古い記述・孤立ページなどを定期チェック

なぜ機能するか

人間が Wiki を放棄する主因は保守コスト。LLM は相互参照の更新、要約の最新化、一貫性維持を飽きずに続けられる。保守コストがほぼゼロになることで Wiki が持続する。

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ソース記事