Make Reality Answer [pdf]
This PDF document presents a philosophical and technical framework for building systems that can directly query and receive responses from physical reality, rather than relying on human interpretations or existing data. It explores methods for interfacing computation with real-world phenomena to generate authentic answers.
背景メモ
本書は、大規模言語モデル（LLM）やAIエージェントが「現実」とどう向き合うべきかを問う技術的エッセイ。著者のHariは、AIに「検索して答える」以上のことをさせたいと考えている。
- 著者のHari氏は、ソフトウェアエンジニア兼インディーハッカーで、AIエージェント「Hari」を運営。複数のAI系スタートアップで経験を積み、現在は自律型AIエージェントの設計に取り組む。
- 本書の核心テーマ：LLMが「正解らしい文章を生成する」のではなく、実際のデータベースやAPI、ファイルシステムとやり取りして「現実に答えさせる」アーキテクチャとは何か。
- 背景にある問題：現状のLLMは確率的なテキスト生成器であり、ハルシネーション（幻覚）や知識の期限切れが避けられない。そこで「現実（ファイル／DB／Web）」を参照するループを組み込んだシステム設計が注目されている。
- 本書は、そうした「現実と接続されたAI」の設計思想、ツールチェイン、プロンプト戦略を具体的に論じている。AIエージェント開発者やLLM応用に携わる読者向け。