会話より継続性

README を読んで AsteronIris を「memory 付き Discord bot」だと受け取ったなら、この page が補正です。

Core claim

conversation は product ではありません。continuity が product です。

conversation は user が runtime と出会う interface です。その interface の向こうで runtime が行っていることは別です。runtime は turn と session をまたいで残る三種類の state を維持します。

• Relationship state — この companion とこの person の間で何が起きたか。shared context、established tone、交渉された boundaries、user が自分について話したこと、companion が覚えると言ったこと。
• Persona state — companion 自身の interior。current affect、latent bias の recent drift、直近 N turns からの continuity signals、現在の room / channel への posture。
• World state — time、channel、recent session activity、active collaborators に関する lightweight grounding。

every turn はこの state から組み立てられ、送信後にこの state へ折り返されます。language model は loop 内の rendering / reasoning component の一つです。companion を時間を通して同じ entity として成立させるのは durable state です。

この区別が重要な理由

この framing を受け入れると、いくつかの design decision は arbitrary ではなくなります。

• Memory は optional ではありません。 default backend は transient buffer ではなく real database です。Markdown は offline / constrained deploy 用の fallback であり、recommended mode ではありません。
• Prompts は change の locus ではありません。 system prompt を調整すると短期的な shift は作れますが、memory ingestion pipeline や affect topology を調整すると persistent shift を作れます。project は後者へ投資します。
• Companion turn は一つの pipeline に合流します。 Discord、CLI、gateway、operator surfaces がそれぞれ別の turn-assembly logic を持つと、continuity は surface ごとに静かに分岐します。companion turn を実行するときは same turn pipeline を共有します。
• Pre-send verification は continuity guard です。 bad turn は task を失敗させるだけではありません。その直後に折り返される state を汚染します。pre-send verifier は、unchecked bad turn が一瞬の UX glitch ではなく load-bearing damage だから存在します。
• “Anti-thinness” は design rule です。 plausible に返すだけで interior がない character は、時間が経つと thin に見えます。affect、bias、state と utterance の tension が必要です。affect topology と latent bias systems は character に voice だけでなく inside を与えます。

Continuity の構成要素

implementation は continuity を具体的に扱います。

• Recall and writeback は、どの memory が turn に入るか、turn 後に何を保存するかを決めます。
• Relationship events は、interaction が trust、distance、shared context をどう変えたかを記録します。
• Persona transition notes は、companion の stance が動いた理由を残します。単に動いた事実だけを残すわけではありません。
• Exposure rails は public-facing grounding と private grounding を分け、有用な memory が無差別な disclosure にならないようにします。
• Diagnostics は consolidation、recall、enrichment が動いているかを operator が見られるだけの status を出します。

Loop の形

companion has state
  ↓
user sends something
  ↓
state is read (memory recall, persona context, affect appraisal)
  ↓
response is assembled, verified, sent
  ↓
state is updated (relationship memory, persona drift, continuity cues)
  ↓
companion still has state — now slightly different

重要な edge は最初と最後であり、middle ではありません。良い middle を作れても edge を落とす runtime は personality 付き chatbot です。edge を保持する runtime が companion です。

Users への含意

AsteronIris deployment を運用する場合:

• runtime は時間とともにあなたを知るようになります。 early sessions が later sessions より thin なのは設計上の性質です。
• memory reset は clean slate ではなく real cost です。 character があなたをどう理解しているかはそこにあります。
• character consistency は first-class invariant です。 regression は test より先に behavior に現れることがあります。根本的には continuity drift の問題だからです。

Discord channel だけを外から見ていると、この多くは見えません。だからこの site があります。