「なぜその判断をしたのか？」にAIエージェントが答えるには、フラットなチャットログではなく“つながった記憶”が必要でした🕸️ それを1コマンドで丸ごと立ち上げるツールの登場です。 タイトル: Introducing Create Context Graph URL: 🕸️ 概要 Create Context Graphは、グラフベースのメモリを備えたフルスタックのAIエージェントアプリを、たった1コマンドで生成するNeo4j LabsのCLIスキャフォールディングツールです。生成されるアプリには、FastAPIバックエンド、Next.jsフロントエンド、AIエージェントフレームワーク、Neo4jグラフデータベースが一式含まれます。 ❓ 解決する課題 AIエージェントは作りやすくなりましたが、関係性や因果を理解するのは依然として苦手です。 ・フラットなチャットログやベクトルストアでは、「なぜその判断をしたのか」「何がこの作業をブロックしているのか」といった構造的な問いに答えられません ・つまり、エージェントには関係を捉える「高度な記憶」が欠けていました 💡 方法論と仕組み ・データを「コンテキストグラフ」（つながったナレッジ構造）に変換し、チャット履歴・ベクトルコンテンツ・推論トレースの3種のメモリを整理します ・エンティティモデルはPOLE+O（Person, Organization, Location, Event, Object）に、ドメイン固有の型を重ねます ・エージェントが判断を下すと、その推論チェーンがDecisionTraceノードとして記録され、紐づくTraceStepで構成されるため、クエリ可能な来歴（provenance）が生まれます ・PydanticAI・LangGraph・Claude Agent SDKなど複数フレームワークに対応し、22の組み込みドメイン、Linear・Claude Code・GitHubのコネクタ、推論経路のリアルタイム可視化、シークレット自動リダクションを備えます 🌍 ユースケース ・課題の依存関係やチームのワークフローを開発者がクエリする ・Claude Codeのセッション履歴から個人の開発分析を行う ・判断・コミット・作業項目を組み合わせたマルチツールの相関分析 判断の来歴をクエリ可能にできるため、エージェントの説明可能性やデバッグ、チーム横断の知識統合に役立ちます。 #GraphRAG# #Neo4j#