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概念

AI判断バックエンド(AI判断レイヤー)

プロダクト本体から分離され、差し替え・従量課金できるLLM判断層と、その安全設計パターン

AI判断バックエンドとは、プロダクトの主要ロジック(注文執行・記事生成・データ保存など)から分離され、LLMによる分析・判断を担う差し替え可能な層です。kfreqai・kfxai・kfxbrain・kcbrain・ksbrain・url2brainなどKurageシリーズで共通採用されています。README群(kurage-repos)やLP(kurage-lps)では、この分離が「頭脳はお金に触れない」「TRUST BOUNDARY」として明文化されています。取引所・ブローカー認証情報なし、数量決定なし、執行なし。静かなフォールバックはせず、失敗は見えるエラーで返し、最終的なリスクゲートは「ボディ」側が持つ——という設計がbrain系APIすべてに共通します。

設計パターン

kfreqaiはrule_basedを新規クローンの既定とし、x402はライブダッシュボードと同じ判断エンジンを遠隔HTTPで呼ぶと説明。kfxaiはlocal_llmでOllamaのGemma 4を使い、障害時はルールへ安全にフォールバックします。

ホスト型判断API(Kurage brainシリーズ)

Kurageエコシステムでは、この判断バックエンドを独立した従量課金APIとして公開しています。これらはコミット固定・出典明記でOSS知能をvendor化し(oss-vendoring)、「頭脳はお金に触れない」設計を共通に持ちます。

有料レールはDeepSeek(deepseek-v4-flash)、自前運用ではローカルGemma 4を選択できます。決済はx402で1コールごと(USDC on Base / JPYC on Polygon)に行われ、402チャレンジ自体がオンボーディングを兼ねます。

提供チャネルと「払う前に試せる」検証

LPが一貫して強調するのは、同一の頭脳をあらゆるチャネルで公開し、支払い前に検証手段を組み込んでいる点です。

判断バックエンドを利用するプロダクト

また、kvtuberはAgent-executing VTuberとして、これら判断バックエンドを含む複数のAIシステムを自然言語の仕事依頼につなぎ、記事・動画・URL・Gitコミットなどの実成果物を返すキャラクター実行基盤です(agent-executing-vtuber)。

判断バックエンドの応用範囲

同じ「核心はコード、LLMは補助」の考え方は取引以外にも広がっています。kseoは判定にLLMを使わず決定論的ルールで採点し、LLMは改善案の文章生成だけに利用します。kproofreadは決定論的検査を先に実行し、LLMは矛盾指摘の補助に留め、最終判断は照査者が行います。kurl2grはサイト概要を基盤にGPT Researcherが外部調査し、記事化の文章だけをLLMが担当します。これらはAI判断バックエンドの設計思想が、LLMの判断を信頼境界の内側に入れない形で応用された例です。

安全設計との関係

トレード系プロダクトではpaper-tradingを既定モードとし、実資金モードは明示的な環境変数と確認文字列の両方が揃わない限り起動しません(例: kfxaiのliveモード、nofxの資金・ロット制限)。AI判断バックエンドの失敗挙動は「ルールへフォールバック」か「明示エラー」のどちらかに統一し、黙って別モデルやテンプレートへ切り替えません。kfxbrainも「Gemmaが失敗した場合にテンプレートや別LLMへフォールバックせず、明示的なエラーを返す」と明記します。判断APIは「渡されたevidenceに基づくLLMの見解」であり、データが足りない場合は捏造せず「足りない」と正直に返します。公開面ではkurage-php-gatewayがX認証とCSRFを担い、内部APIは共有トークンだけで守ることで、テナント分離と認証の一元化を実現します(tenant-isolation)。

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