Strict Frog's Blog

私有RAGの極限最適化待機時間

私有RAG

背景 RAGシステムの構築過程で、Query Rewrite、Rerank、Structural Chunk、Structural promptなどを設計することで、RAGによって検索される知識の精度を大幅に向上させました。しかし、このRAGを統合したflaskプログラムを使用しているときに大量の待ち時間が発生することに気づいたため、本記事では可能な限り待ち時間の最適化を行います。 ...

埋め込みの増分ベクトル更新戦略

埋め込みの重複を避ける方法

背景 「新規または変更されたコンテンツ」のみをembeddingし、毎回すべてのドキュメントを再処理しない。 1. 増分更新の3つのレベル レベル 粒度 推奨度 ファイルレベル PDF ⭐⭐⭐⭐ ページレベル ペー...

Self-Evolving的設計思想

自己進化

背景 自己で継続的に研究開発(Self-R&D)が可能なエージェントシステム。新しいツール、アルゴリズム、戦略、システムを継続的に開発できる。 Self-Improving Agent の設計コンセプト 全体構成: User Goal ↓ Task System ↓ Agent System ↓ Performance Monitoring ↓...

The Design Philosophy of Self-Evolving

Self-Evolving

Background A self-improving (Self-R&D) Agent system that can continuously develop new tools, algorithms, strategies, and systems. Design Concept of a Self-Improving Agent Overall Archite...

Incremental Vector Update Strategy for Embedding

Avoid Duplicate Embeddings

Background Only embed “new or changed content” instead of reprocessing all documents each time. 1. Three Levels of Incremental Updates Level Granularity Recommenda...

Extreme Optimization of Latency in Private RAG

Private RAG

Background During the construction of a RAG system, I significantly improved the accuracy of knowledge retrieved by RAG through designing Query Rewrite, Rerank, Structural Chunking, Structural ...

Self-Improving的设计思想

Self-Improving

背景 这篇文章讲解Self-Improving Agent的设计思想,是在Autonomous Agent的架构基础之上增加了Self-improving自我改进 “Autonomous Agent的架构”: https://strictfrog.com/2026/03/07/AutoGPT%E5%88%86%E6%9E%90%E4%B8%8EAutonomous%E6%80%9...

自己改善的設計思想

自己改善

背景 本記事ではSelf-Improving Agentの設計思想について解説します。これはAutonomous AgentのアーキテクチャをベースにSelf-improving(自己改善)の要素を追加したものです。 「Autonomous Agentのアーキテクチャ」: https://strictfrog.com/ja/2026-03-07-autogpt%E5%88%86%...

The Design Philosophy of Self-Improving

Self-Improving

Background This article explains the design concept of the Self-Improving Agent, which adds self-improvement capabilities on top of the Autonomous Agent architecture. “Autonomous Agent archit...

未来AgentOS核心架构

AgentOS

背景 基于现实中大多数Agent失败的原因,构建未来AgentOS核心架构 AgentOS核心架构 State Machine Agent │ │ Context Engine │ │ Tools (MCP) │ │ Memory + RAG 变化趋势 ...

未来AgentOSのコアアーキテクチャ

エージェントOS

背景 現実世界で多くのAgentが失敗する原因に基づき、未来のAgentOSのコアアーキテクチャを構築する AgentOSのコアアーキテクチャ State Machine Agent │ │ Context Engine │ │ Tools (MCP) │ │ Memory + RA...

Future AgentOS Core Architecture

AgentOS

Background Building the core architecture for future AgentOS based on the common failure reasons of most real-world agents Core Architecture of AgentOS State Machine Agent │ ...

企业级AIOS架构

AIOS

背景 这个架构的目标是构建一个 完整 AI Operating System(AI OS),能够: 接入 LLM 管理 Tools 管理 Skills 管理 Memory 支持 Agent 支持 Workflow 支持 MCP 支持多数据源 很多 AI 产品底层结构都类似(例如 OpenAI、Anthropic、Google 的 Agent 系统)。...

エンタープライズ級AIOSアーキテクチャ

AIOS

背景 このアーキテクチャの目標は、完全な AI オペレーティングシステム(AI OS)を構築することです。これにより以下が可能になります: LLM の接続 ツールの管理 スキルの管理 メモリの管理 エージェントのサポート ワークフローのサポート MCP のサポート 複数データソースのサポート 多くの AI プロダクトの基盤構造はこれに似ています(例:...

Enterprise-level AIOS Architecture

AIOS

Background The goal of this architecture is to build a complete AI Operating System (AI OS) capable of: Integrating LLMs Managing Tools Managing Skills Managing Memory Supporting Agent...