ThoughtDAG — LLMの文脈を可視化し、編集可能にする

概要

LLMのチャット履歴や文脈を有向非巡回グラフ（DAG）として可視化し、モデルに送る情報をノード単位で選択・編集できるオープンソースツール。

詳細内容

ThoughtDAGは、LLMとの対話における「コンテキスト（文脈）」をブラックボックスから解放し、ユーザーが直接制御できるようにするツールです。従来のチャットインターフェースでは不可視だった履歴の選択プロセスを、有向グラフとして視覚化します。ユーザーは特定のドキュメント、過去の回答、あるいは特定の思考の断片をノードとして扱い、それらを繋いだり（Wire）削除したり（Prune）することで、モデルに渡される文脈を厳密に定義できます。主要な機能として、Claude CodeやDeepSeek Harnessといった複数のエージェントのセッションを統合する「Session Atlas」、特定のコンテキストがモデルに与える影響を検証する「Context Repair Pilot」などが含まれます。これにより、無関係な情報の混入を防ぎ、推論の精度と再現性を高めることが可能です。ローカルでのインデックス構築、CLIツール、主要OS向けのデスクトップアプリも提供されています。

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