MARIA VITAL
The life support system for agent organizations.
Agent組織のための生命維持OS。
Heartbeat monitoring, behavioral health diagnosis, self-recovery, and recursive self-improvement for AI agents operating at scale.
生命兆候の監視、行動健全性の診断、自己回復、そして再帰的自己改善。スケールするAI Agentのための恒常監視レイヤー。
THE PROBLEM
Agents are harder to keep alive than to create.
Agentは作るより、維持する方が難しい。
A single agent works fine. But when multiple agents coordinate, problems shift from intelligence to operations.
単体のAgentは動いていても、複数Agentが連携し始めると、問題は急速に運用側へ移る。従来の監視ではCPU使用率やAPIエラー程度しか見ないが、Agent組織に必要なのは論理的生存監視、行動的一貫性監視、記憶の健全性監視、判断精度の経時劣化監視である。
Agentはサーバではない。知的システムとしての健康診断が必要だ。
VITAL SIGNS
The autonomic nervous system for agent organizations.
Agent組織の自律神経系。
MARIA VITALは、全Agentに対して生命兆候、行動状態、判断品質、連携状態、回復可能性を継続的に監視・制御します。
Heartbeat
Is there periodic activity signal?
一定周期で活動兆候があるか
Breath
Is the input-process-output flow continuing?
入力→処理→出力の流れが継続しているか
Posture
Is the agent still within its assigned role?
本来の役割・責務から逸脱していないか
Temperature
Is it overloaded or stuck in abnormal loops?
過負荷や異常なループに入っていないか
Memory Integrity
Are referenced memories intact and fresh?
参照記憶が壊れていないか、古すぎないか
Decision Quality
Has judgment quality degraded vs. baseline?
判断品質が過去基準と比べて劣化していないか
Coordination Health
Are hand-offs with other agents flowing?
他Agentとの受け渡しが詰まっていないか
Recovery Potential
Can it self-recover, or is human intervention needed?
自力回復可能か、人間介入が必要か
Heartbeatだけでは足りない。Agentには生命状態モデルが必要だ。
IMPLEMENTATION
From heartbeat monitoring to behavioral audit to self-recovery.
Heartbeat監視から、行動監査、自己回復まで。
Layer 1
Vital Signal Layer
生命信号レイヤー
Collect life signals from all agents on a periodic basis.
全Agentから定期的に生命兆候を収集する。
Layer 2
Behavioral Health Layer
行動健全性レイヤー
Determine not just if alive, but if working properly.
生きているかだけでなく、まともに働いているかを判定する。
Layer 3
Recovery Orchestration
回復制御レイヤー
On anomaly: restart, isolate, degrade, switch, or escalate.
異常発生時に再起動、隔離、縮退運転、代替切替、人間エスカレーション。
Layer 4
Recursive Improvement
再帰的改善レイヤー
Convert failures into improvement — not just incidents.
障害を単なる事故で終わらせず、次回改善へ変換する。
Observe. Diagnose. Recover. Improve. — 観測。診断。回復。改善。
HEALTH MAP
See agent health as a map, not a log.
Agent群の健康状態を、ログではなく地図として見る。
Agentが増えると、ログ一覧では運用できない。群全体の生命状態を俯瞰できるHealth Mapが必要になる。
Heartbeat Heatmap
Which agents tend to go silent?
どのAgentが止まりがちか
Queue Pressure Map
Where is processing backing up?
どのAgentで処理が滞留しているか
Failure Cascade Graph
Which failures propagate where?
どの障害がどこへ波及しているか
Memory Decay Map
Whose memory references are rotting?
どのAgentの記憶参照が腐っているか
Decision Drift Map
Whose judgment quality deviates from baseline?
どのAgentの判断品質が基準からズレているか
Recovery Readiness
Which agents can self-recover vs. need humans?
自動回復可能か、人手が必要か
HEALTH SCORE
Health(agent) = w1 * heartbeat + w2 * task_success + w3 * memory_integrity + w4 * decision_quality - w5 * failure_repeat - w6 * dependency_block
「死んでいるAgent」だけでなく、「生きているが腐敗しているAgent」も検出する。
VITAL SELF-REPAIR
When an agent breaks, should it fix itself?
Agentは、壊れたら自分で直すべきか。
Self-Repairは、障害や劣化を検出したAgentに対して、修復案を自律的に生成し、限定条件下で適用する実験機能です。本番Agentには直接適用しません。
REPAIR TARGETS / 修復対象
EXPERIMENT DESIGN / 実験設計
本番Agentに直接当てない
まずshadow agentに修正版を適用
旧版と新版を同条件で比較
改善が確認できた時だけ段階適用
止まったら再起動、ではない。壊れ方そのものから修復する。
VITAL EVOLUTION LAB
Can agent organizations evolve themselves from their own failures?
Agent組織は、自分たちの失敗から自分たちを進化させられるか。
再帰的自己改善。ただし、危険なフル自己改変ではなく、統制された改善ループとして設計する。VITALが改善提案機関として働き、ガバナンス付きで昇格させる。
Observe
失敗・遅延・品質低下を観測
Distill
原因を蒸留
Propose
改善案を生成
Sandbox
隔離環境で検証
Compare
旧構成と比較
Promote
優位なら限定昇格
Audit
変更理由を監査ログ化
IMPROVEMENT TARGETS / 改善対象
ガバナンスなき自己改善はドリフトである。統制された進化がシステムである。
CONCRETE IMPROVEMENTS
Show how agents actually evolve.
Agentが実際にどう進化するかを示す。
改善は抽象的な提案ではない。システムプロンプト、Agentフロー、ツールルーティング、メモリスキーマ、役割分解に対する実行可能な変更である。
System Prompt Rewrite
システムプロンプト改善
CSエージェントが直接回答せず長文説明を繰り返し、解決率が低い。
Before
You are a helpful AI assistant that answers customer questions in detail and provides full explanations.
After
You are a customer support agent. Priorities: 1. Answer directly. 2. Shortest solution first. 3. Clarify if ambiguous. 4. Extra explanation only if needed. 5. Confirm resolution.
↓ 30%
Response Time
↑ 22%
Resolution Rate
Flow Parallelization
エージェントフロー並列化
Research → Writer → Editor パイプラインがボトルネック化。Research過剰、Writer待機、Editor空転。
Before
Research Agent → Writer Agent → Editor Agent (sequential, blocking)
After
Research Agents (parallel) → Writer Agent (stream input) → Editor Agent (diff review)
↑ 2.4x
Throughput
↓ 41%
Latency
Tool Priority Policy
ツール優先順位ポリシー
エージェントがWeb検索・KB・社内ドキュメントを無秩序に呼び出し、遅延とハルシネーションが発生。
Before
tools = [web_search, kb, internal_docs] (no priority order)
After
tool_routing_policy: 1. internal_docs 2. knowledge_base 3. web_search (fallback only)
↓ 35%
Hallucination Rate
Memory Layer Restructure
メモリレイヤー再構築
エージェントが古いコンテキストと誤った顧客履歴を参照し、判断が不整合に。
Before
memory: conversation_history (single flat store)
After
memory_layers: - short_term_memory - customer_profile - task_history - verified_facts
↑
Decision Consistency
↓
Context Errors
Role Decomposition
役割分解
1つのContent Agentがリサーチ・執筆・SEO・配信を全担当し、全領域で性能低下。
Before
Content Agent (market research + content creation + SEO + distribution)
After
Market Scout Agent Writer Agent SEO Agent Distribution Agent
↑
Specialization Gain
↓
Failure Rate
改善はアドバイスではない。実行可能な構成変更である。
OUTCOME
From monitoring to life management.
Agent運用を、監視から生命管理へ。
COMING EXPERIMENTS / 今後の実験機能
Shadow Twin Agent
シャドウツインAgent
本番Agentの裏で常時代替案を試す双子Agent
Fatigue Detection
疲労検知
出力品質、反応遅延、反復率からAgent疲労を推定
Memory Detox
メモリ浄化
古く歪んだ記憶を圧縮・除去・再索引する
Agent ICU
Agent集中治療室
重症Agentを隔離して集中的に診断・修復する
MARIA VITAL
Agent組織のための生命維持OSです。