ReasoningBank Intelligence

ReasoningBank インテリジェンス

このスキルでできること

AI エージェントが経験から学習し、パターンを認識して、時間とともに戦略を最適化するための ReasoningBank の適応型学習システムを実装します。メタ認知機能と継続的な改善を可能にします。

前提条件

• agentic-flow v1.5.11+
• AgentDB v1.0.4+（永続化用）
• Node.js 18+

クイックスタート

import { ReasoningBank } from 'agentic-flow/reasoningbank';

// Initialize ReasoningBank
const rb = new ReasoningBank({
  persist: true,
  learningRate: 0.1,
  adapter: 'agentdb' // Use AgentDB for storage
});

// Record task outcome
await rb.recordExperience({
  task: 'code_review',
  approach: 'static_analysis_first',
  outcome: {
    success: true,
    metrics: {
      bugs_found: 5,
      time_taken: 120,
      false_positives: 1
    }
  },
  context: {
    language: 'typescript',
    complexity: 'medium'
  }
});

// Get optimal strategy
const strategy = await rb.recommendStrategy('code_review', {
  language: 'typescript',
  complexity: 'high'
});

主な機能

1. パターン認識

// Learn patterns from data
await rb.learnPattern({
  pattern: 'api_errors_increase_after_deploy',
  triggers: ['deployment', 'traffic_spike'],
  actions: ['rollback', 'scale_up'],
  confidence: 0.85
});

// Match patterns
const matches = await rb.matchPatterns(currentSituation);

2. 戦略の最適化

// Compare strategies
const comparison = await rb.compareStrategies('bug_fixing', [
  'tdd_approach',
  'debug_first',
  'reproduce_then_fix'
]);

// Get best strategy
const best = comparison.strategies[0];
console.log(`Best: ${best.name} (score: ${best.score})`);

3. 継続的な学習

// Enable auto-learning from all tasks
await rb.enableAutoLearning({
  threshold: 0.7,        // Only learn from high-confidence outcomes
  updateFrequency: 100   // Update models every 100 experiences
});

高度な使い方

メタ学習

// Learn about learning
await rb.metaLearn({
  observation: 'parallel_execution_faster_for_independent_tasks',
  confidence: 0.95,
  applicability: {
    task_types: ['batch_processing', 'data_transformation'],
    conditions: ['tasks_independent', 'io_bound']
  }
});

転移学習

// Apply knowledge from one domain to another
await rb.transferKnowledge({
  from: 'code_review_javascript',
  to: 'code_review_typescript',
  similarity: 0.8
});

適応型エージェント

// Create self-improving agent
class AdaptiveAgent {
  async execute(task: Task) {
    // Get optimal strategy
    const strategy = await rb.recommendStrategy(task.type, task.context);

    // Execute with strategy
    const result = await this.executeWithStrategy(task, strategy);

    // Learn from outcome
    await rb.recordExperience({
      task: task.type,
      approach: strategy.name,
      outcome: result,
      context: task.context
    });

    return result;
  }
}

AgentDB との統合

// Persist ReasoningBank data
await rb.configure({
  storage: {
    type: 'agentdb',
    options: {
      database: './reasoning-bank.db',
      enableVectorSearch: true
    }
  }
});

// Query learned patterns
const patterns = await rb.query({
  category: 'optimization',
  minConfidence: 0.8,
  timeRange: { last: '30d' }
});

パフォーマンス指標

// Track learning effectiveness
const metrics = await rb.getMetrics();
console.log(`
  Total Experiences: ${metrics.totalExperiences}
  Patterns Learned: ${metrics.patternsLearned}
  Strategy Success Rate: ${metrics.strategySuccessRate}
  Improvement Over Time: ${metrics.improvement}
`);

ベストプラクティス

1. 一貫して記録する：成功した場合だけでなく、すべてのタスクの結果を記録します
2. コンテキストを提供する：豊富なコンテキストにより、パターンのマッチング精度が向上します
3. しきい値を設定する：信頼度の低い学習内容を除外します
4. 定期的に確認する：学習したパターンの品質を監査します
5. ベクトル検索を使用する：意味的なパターンマッチングを有効にします

トラブルシューティング

問題：推奨内容の質が低い

解決策：十分なトレーニングデータを確保します（タスクの種類ごとに100件以上の経験）

問題：パターンマッチングが遅い

解決策：AgentDB でベクトルインデックスを有効にします

問題：メモリ使用量が増大する

解決策：古い経験に TTL を設定するか、プルーニングを有効にします

詳細情報

• ReasoningBank ガイド：agentic-flow/src/reasoningbank/README.md
• AgentDB の統合：packages/agentdb/docs/reasoningbank.md
• パターン学習：docs/reasoning/patterns.md