HACH開発者、AIエージェントのログ保持は分割を

この記事は、Slack、Teams、Chatwork、LINE WORKSに常駐し、AWS内で推論時に機密情報マスキングを施して動作するAIエージェントHACHの開発者によるものだ。その運用文脈ゆえに、保持を後片付けではなくスキーマの決定として扱っている。過去の会話を覚えることが価値であるエージェントは、契約金額や人事情報、取引先名を生ログに蓄積するエージェントでもあるからだ。

示された4つの実践は独立ではなく相互に関連する。データ種別ごとに保持を分ければ生ログは短く保たれ長期参照は要約へ移るが、削除依頼が論理削除フラグで止まらなければ意味がない。同一内容がベクトルインデックスや要約キャッシュに残りうるからだ。埋め込みの問題はその最も鋭い形である。原文を消しても、類似検索結果が削除済み内容のほぼコピーを浮上させうるため、埋め込みのライフサイクルは元テキストと結び付ける必要がある。最後に記事は、TTL値は初日からストレージスキーマに入れるべきだと論じる。後から一括削除を組み込むには、まず全対象を探し回ることになるからだ。

争点は、削除依頼が来た瞬間に、何が既に消え何がまだ待ち行列にあるかをチームが区別できるかどうかにかかっている。その透明性が後の説明責任を軽くすると記事は示している。