概要
https://www.timeplus.com/post/ai-chess-hallucination-detection
詳細内容
## Real-Time AI Hallucination Detection with Timeplus: A Chess Example
https://www.timeplus.com/post/ai-chess-hallucination-detection
TimeplusがリアルタイムストリーミングSQLクエリを通じてAIエージェントのハルシネーションを検出し、その信頼性を高める方法を実演する。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 81/100 | **Annex Potential**: 77/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[AIエージェント, ハルシネーション検出, リアルタイム監視, ストリーミングSQL, ReActパターン]]
AIエージェントが意思決定を行う「ReActパターン」を採用し、チェスをプレイする際に、時に「ハルシネーション」（不正な二重移動や盤面上のルール違反）を起こす問題に対し、Timeplusを活用したリアルタイム検出手法が紹介されています。AIエージェントが金融取引や医療診断など重要なタスクを担うようになる中で、その信頼性確保は急務です。
この記事では、AutoGenベースのAIエージェントの通信をTimeplusストリームに置き換えることで、全ての対話履歴を永続化し、リアルタイムで監視するアーキテクチャを提示します。具体的な実装として、ストリーミングSQLクエリを用いて、同じプレイヤーが連続して移動する「二重移動」や、チェスのルールに反する「不正な手」を即座に検出するコード例が示されています。例えば、`LAG(sender)`関数で前回の移動プレイヤーと比較したり、`POSITION(legal_moves, move)`関数で合法な手の中に指定された手があるかをチェックするクエリが紹介されており、Webアプリケーションエンジニアはこれらの具体的な手法から、自身のAIエージェント開発における監視ロジックのヒントを得られます。
Timeplusを導入することで、分散型・永続型エージェントの構築、対話履歴のタイムトラベル、そしてリアルタイムでのエージェント動作分析とセキュリティ確保が可能となります。これは、AIエージェントの誤りを迅速に特定し、重大な問題に発展する前に修正するための実用的なアプローチであり、AIシステムの信頼性を高める上で極めて重要です。チェスのデモは一例に過ぎず、このリアルタイム監視メカニズムは、よりミッションクリティカルなAIアプリケーションにおいて、開発者が予測不能なエージェントの振る舞いを確実に把握し、制御するために不可欠な知見を提供します。