MCP Human Loop Server

MCP ヒューマンループサーバー

順次スコアリング システムを通じて人間とエージェントのコラボレーションを管理するモデル コンテキスト プロトコル サーバー。

コアコンセプト

このサーバーは、AIエージェントの操作において人間の介入が必要かどうかを判断するインテリジェントなミドルウェアとして機能します。人間の介入を二者択一で判断するのではなく、リクエストの複数の側面を評価するシーケンシャルスコアリングシステムを採用し、人間の入力が必要かどうかを判断します。

スコアリングシステム

サーバーは、一連のスコアリングゲートを通してリクエストを評価します。各ゲートは、人間の介入が必要となる可能性のある特定の側面を表します。リクエストは、以下のいずれかの側面でしきい値に達した場合にのみ、人間によるレビューに進みます。

1. 複雑度スコア
   • タスクが自律エージェント処理には複雑すぎるかどうかを評価する
   • ステップ数、依存関係、決定分岐などの要素を考慮する
   • 例: 結果が不確実な複数ステップのタスクはスコアが高くなります
2. 許可スコア
   • 要求されたアクションに人間の承認が必要かどうかを評価する
   • 事前定義された権限レベルとアクションタイプに基づいて
   • 例: 一定額を超える金融取引には人間の承認が必要
3. リスクスコア
   • 行動の潜在的な影響と可逆性を測定する
   • 直接的および間接的な結果の両方を考慮する
   • 例: 複数のシステムやユーザーデータに影響を与えるアクションは、より高いスコアを獲得します。
4. 感情知能スコア
   • タスクが人間の感情理解を必要とするかどうかを判断する
   • コンテキストとユーザーの状態を評価する
   • 例: ユーザーの不満やデリケートな状況が人間の介入を引き起こす
5. 信頼スコア
   • エージェントの提案した行動に対する確信を反映する
   • 信頼性が低い場合は人間によるレビューが行われます
   • 例: エッジケースや異常なパターンは信頼性を低下させる

フローロジック

1. エージェントがサーバーにリクエストを送信する
2. サーバーはスコアを順番に評価します
3. スコアが閾値を超えた場合 → 人間にルート
4. すべてのスコアが合格した場合 → 自律エージェントのアクションを許可する
5. システム改善のためのすべての決定を追跡し記録する

利点

• 効率性: 本当に必要なケースだけが人間のオペレーターに届く
• スケーラビリティ: 新しいスコアリングディメンションを簡単に追加できます
• 調整可能性: しきい値は経験に基づいて調整できます
• 透明性: 人間の介入ごとに明確な意思決定パス
• 学習：追跡された結果を通じてシステムが改善される

今後の改善

• 結果の追跡に基づく動的な閾値調整
• スコア計算のための機械学習の統合
• オペレータ負荷に基づくリアルタイムのしきい値調整
• 外部リスク評価システムとの統合

インストール

[インストール手順は追記予定]

使用法

[使用例を追加予定]

貢献

[寄稿ガイドラインは追記予定]

やることリスト

会話品質監視

• 対話の深さと建設性を評価する
• 繰り返しの会話や循環的な会話を検出する
• 会話に意味のある進展がないときを特定する

認知負荷管理

• タスクや議論の複雑さを評価する
• 認知的要求が通常の処理能力を超えた場合に警告する
• 複雑なトピックを分解したり、休憩を取ったりすることを提案する

学習とスキル開発の追跡

• 会話の教育的可能性を監視する
• 議論が学習者の現在のスキルレベルを超えているか、または達していないかを特定する
• 補足資料を推奨したり、説明の複雑さを調整したりする

感情知能と感情分析

• 会話の中で感情がエスカレートする可能性を検知する
• 議論が感情的になりすぎたり非生産的になったりした時にそれを認識する
• エスカレーション緩和戦略やコミュニケーション調整を提案する

コンプライアンスと倫理的境界の監視

• 倫理的な境界に近づく会話を積極的に特定する
• 事前に定義されたコミュニケーションガイドラインの潜在的な違反を検出する
• センシティブなコンテンツや不適切な可能性のあるコンテンツについて早期に警告する

マルチエージェントコーディネーション

• 複数のAIエージェントまたはモデルを使用するシナリオ
• 異なる AI 機能間でタスクをエスカレートまたは引き渡すタイミングを決定する
• 専門スキルに基づいてタスクの割り当てを最適化

リソース割り当てとパフォーマンスの最適化

• 進行中のタスクの計算の複雑さを評価する
• 計算リソースの要件を予測して管理する
• タスクをインテリジェントにルーティングまたは優先順位付けすることでシステムパフォーマンスを最適化します

学際的な知識の統合

• 会話に複数の分野の専門知識が必要な場合を検出する
• 知識のギャップや学際的な洞察が必要な領域を特定する
• 追加の文脈情報や専門家の視点を取り入れることを提案する

創造性と革新の検出

• 会話が斬新なアイデアを生み出していることを認識
• 潜在的な画期的な思考や独自の問題解決アプローチを特定する
• 革新的な思考パターンを奨励し、強調する

メタ認知分析

• 会話における推論と思考プロセスを分析する
• 論理的誤りや認知バイアスを検出する
• 推論と議論の質に関する洞察を提供する

研究と情報収集における文脈的関連性

• 情報収集の関連性と包括性を評価する
• 研究が狭すぎたり広すぎたりしているかどうかを検出する
• 代替アプローチや追加の情報源を提案する

パーソナライゼーションと適応型コミュニケーション

• 対話パターンに基づいてコミュニケーションスタイルを学習し適応する
• ユーザーの好みとコミュニケーションの有効性を検出する
• インタラクション戦略を動的に調整する