思考の原子（AoT）

分解ベースの推論フレームワークである Atom of Thoughts の Model Context Protocol (MCP) サーバー実装。

注: この実装は、研究論文「Markov LLM テスト時間スケーリングのための思考の原子」 (Teng 他、2025) に基づいています。

MCP.so

韓国語の翻訳

英語ドキュメント

このリポジトリは、分解に基づく推論フレームワークであるAtom of Thoughts（AoT）をモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーとして実装しています。この実装は、論文「Atom of Thoughts for Markov LLM Test-Time Scaling」 （Teng et al., 2025）で提示された概念に基づいています。

利用可能なツール

提供される主なツールは 2 つあります。

1. AoT (フル バージョン) : 詳細な分析と複雑な問題の解決のための完全な機能を備えた完全な Atom of Thoughts ツール。
2. AoT-light (軽量バージョン) : より高速な処理とより迅速な結果のために最適化された合理化されたバージョンです。

AoT-light: 軽量版

AoT-light は、時間に敏感な状況での処理を高速化するように設計されています。

• 主な特徴:
  • 処理速度を上げるために、最大深度を低く（5ではなく3）
  • 簡素化された検証プロセス
  • 信頼性の高い仮説に対する即時結論提案
  • 計算オーバーヘッドと応答ペイロードの削減
  • 徹底的な分析よりもスピードを重視して最適化
• ユースケース:
  • 原子レベルの思考組織化を必要とする迅速なブレインストーミングセッション
  • 徹底的な分析よりもスピードを優先する、時間に敏感な問題解決
  • 深い分解を必要としない、より単純な推論タスク
  • 完全なAoTを使用してより深い分析を行う前の初期調査
  • 応答時間が重要な学習またはデモンストレーション目的

ユースケース

Atom of Thoughts は次のシナリオで効果を発揮します。

• 複雑な推論を必要とする問題を解決する
• 複数の視点から検証する必要がある仮説を生成する
• 正確性が極めて重要なシナリオで信頼性の高い結論を導き出す
• 重要なタスクにおける論理エラーの最小化
• 複数の検証ステップを必要とする意思決定

原子の種類

AoT では 5 種類の原子が使用されます。

1. 前提：問題解決のための基本的な仮定または与えられた情報
2. 推論：他の原子に基づく論理的推論プロセス
3. 仮説：提案された解決策または中間的な結論
4. 検証：他の原子（特に仮説）の妥当性を評価するプロセス
5. 結論: 検証された仮説または最終的な問題解決策

コア機能

1. 分解・収縮機構

原子をより小さなサブ原子に分解し、検証後に元に戻すメカニズム。

• 分解: 複雑な原子をより小さなサブ原子に分解します。
  • startDecomposition(atomId) : 原子分解を開始する
  • addToDecomposition(decompositionId, atomId) : 分解にサブアトムを追加する
  • completeDecomposition(decompositionId) : 分解プロセスを完了する
• 収縮: すべてのサブ原子が検証されると、元の原子に収縮します。
  • サブ原子の信頼度に基づいて元の原子の信頼度を計算する
  • 信頼性の高い検証済みの仮説に対して結論を自動的に提案する

2. 自動終了メカニズム

• 最大深度に達するか、信頼性の高い結論が見つかると自動的に終了します。
• getTerminationStatus() : 現在の終了ステータスと理由を返す
• getBestConclusion() : 最も信頼度の高い結論を返す

パラメータの説明

• atomId : 原子の一意の識別子（例：'A1'、'H2'）
• 含有量: 原子の実際の含有量
• atomType : アトムのタイプ（前提、推論、仮説、検証、結論のいずれか）
• 依存関係: この原子が依存する他の原子のIDのリスト
• confidence : この原子の信頼度（0〜1の値）
• isVerified : このアトムが検証されているかどうか
• 深さ：分解収縮プロセスにおけるこの原子の深さレベル

使用方法

1. 問題を理解し、必要な前提となる要素を定義する
2. 前提に基づいて推論アトムを作成する
3. 推論に基づいて仮説アトムを作成する
4. 仮説を検証するための検証原子を作成する
5. 検証された仮説に基づいて結論の原子を導き出す
6. 必要に応じて原子分解を使用してさらに深く探索する
7. 最終的な答えとして、信頼性の高い結論アトムを提示する

シーケンシャル思考とアトム思考の比較（さらなるテストが必要）

両方の思考ツールを同じトピックに適用したところ、次の違いとパフォーマンス特性が観察されました。

構造上の違い

連続的な思考:

• 線形思考プロセス：一つの考えから次の考えへと順番に進む
• 思考の総数を事前に予測する
• 各思考段階は前の段階に基づいて構築されます

思考の原子：

• 非線形のネットワーク構造：複数の思考単位（原子）が依存関係を持って相互接続する
• 原子の種類に応じて体系的な構造を形成する（前提、推論、仮説、検証、結論）
• 各原子の信頼度を明示的に評価する

比較の強み

連続思考の強み:

• 直感的な流れ：人間の自然な思考プロセスに似ている
• シンプルさ: シンプルな構造により、簡単な問題にすぐに適用できます。
• 柔軟性: 思考プロセス中に前の段階を修正したり方向を変えたりできる

思考の原子の強み：

• 信頼性評価：結論の妥当性を向上させるために、各思考の信頼性を明示的に測定する
• 検証プロセス: 体系的な検証段階を通じて仮説を評価する
• 依存関係の追跡: 特定の結論に影響を与えた前提や推論を明確に追跡します
• 並列処理：複数の思考原子を同時に考慮できる

効率性と正確性

効率：

• 連続思考：単純な問題に対してより効率的で、思考の進行が速い
• 思考の原子: 複雑な問題にはより効率的だが、体系的な構造を構築するには初期のオーバーヘッドがある

正確さ：

• 連続的思考：思考プロセスが深まるにつれて、前の段階からの誤りが蓄積される可能性
• 思考の原子：検証段階と信頼性評価を通じてエラーの可能性を減らし、より信頼性の高い結論につながる

目的別の適合性

順次思考に適したケース:

• 単純な問題から中程度の複雑な問題まで
• 時間制限のある状況
• 自然なストーリーテリングや説明が必要な場合

Atom of Thoughtsに適したケース：

• 非常に複雑な問題
• 正確性と信頼性が極めて重要な状況
• 複数の視点からの検証を必要とする仮説
• 複雑な依存関係の推論

結論

どちらのツールも人工知能の推論能力の向上に貢献しますが、問題の性質や要件によって適切なツールは異なります。Sequential Thinkingは直感的で迅速な思考プロセスが必要な場合に有効ですが、Atom of Thoughtsは体系的な検証と高い信頼性が求められる複雑な問題に適しています。

コマンドツール (atomcommands)

Atom of Thoughts の分解・収縮機構と自動終了を制御するコマンド ツール。

使用可能なコマンド:

1. decompose : 指定された原子を小さなサブ原子に分解する
   • 必須パラメータ: atomId
2. complete_decomposition : 進行中の分解プロセスを完了する
   • 必須パラメータ: decompositionId
3. termination_status : 現在のAoTプロセスの終了ステータスを確認します
4. best_conclusion : 最も高い信頼度で検証された結論を取得します
5. set_max_depth : 最大深度制限を変更する
   • 必須パラメータ: maxDepth

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Claude Desktop 用の Atom of Thoughts を自動的にインストールするには:

MCP サーバーの構成

Atom of Thoughts MCPサーバーを使用するには、Claude DesktopまたはCline MCP設定に登録する必要があります。設定例を以下に示します。

/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDERを、システム上のプロジェクトの実際の絶対パスに置き換えてください。設定を保存したら、Claude Desktop または Cline を再起動して、Atom of Thoughts MCP サーバーを使用してください。

詳細な実装とコードレベルのドキュメントについては、このリポジトリのソース コードを参照してください。

韓国語の翻訳

思考の原子란?

Atom of Thoughts(AoT) 는 복잡한 문제를 독립적이고 재사용 가능한 원자 단위의 사고로 분해하여 문제를 해결하는 도구입니다。 도구는 전통적인 순차적 사고 방식과 달리, 사고의 기본 단위인 '원자'들이 서로 의존성을 갖고 구성되어 더 강력한 문제 해결을 가능하게 합니다。この記事では、「マルコフ LLM テスト時間スケーリングのための思考の原子」(Teng et al., 2025) を参照してください。

ジュガドゥンドゥグ

현재 다음과 같은 두 가지 주요 도구가 제공됩니다:

1. AoT (전체 버전) : 심층적인 분석과 복잡한 문제 해결을 위한 완전한 기능을 갖춘 Atom of Thoughts 도구입니다。
2. AoT-light (경량 버전) : 더 빠른 처리와 신속한 결과를 위해 최적화된 경량 버전입니다。

AoT-light: ギルバート

AoT-light の機能:

• 주요 특징 :
  • 낮은 최대 깊이 (5 대신 3) 설정으로 빠른 처리
  • 간소화된 검증 프로세스
  • 높은 신뢰도의 가설에 대한 즉각적인 결론 제안
  • 축소된 계산 오버헤드 및 응답 데이터
  • 철저한 분석보다 속도에 최적화
• シンナリーの人:
  • 원자적 사고 구성이 필요한 빠른 브레인스토밍 세션
  • 철저한 분석보다 속도가 중요한 시간에 민감한 문제 해결
  • 깊은 분해가 필요하지 않은 단순한 추론 작업
  • 전체 AoT를 사용한 심층 분석 전 초기 탐색
  • 응답 시간이 중요한 학습 또는 시연 목적

シンナリーの人

次へ Atom of Thoughts のバージョン:

• 복잡한 추론이 필요한 문제 해결
• 여러 관점에서 검증이 필요한 가설 생성
• 정확도가 중요한 문제에서 신뢰도 높은 결론 도출
• 논리적 오류를 최소화해야 하는 작업
• 여러 단계의 검증이 필요한 의사결정

ジョン・ユヒ

Atom of Thoughts の評価:

1. 前提 (전제) : 문제 해결을 위한 기본 가정이나 주어진 정보
2. 推論 (추론) : 다른 원자들을 기반으로 한 논리적 추론 과정
3. 仮説 (가설) : 가능한 해결책이나 중간 결론에 대한 제안
4. 検証 (검증) : 다른 원자(특히 가설)의 유효성을 평가하는 과정
5. 結論 (결론) : 검증된 가설이나 최종 문제 해결책

ヘシュ・ギルド

1. 분해-수축 메커니즘 (分解-収縮)

원자를 더 작은 하위 원자로 분해하고 검증 후 다시 수축하는 메커니즘입니다。

• 원자 분해 (分解) : 복잡한 원자를 더 작은 하위 원자로 분해합니다。
  • startDecomposition(atomId) : 원자 분해 시작
  • addToDecomposition(decompositionId, atomId) : メソッドを実行します。
  • completeDecomposition(decompositionId) : 분해 과정 완료
• 원자 수축 (短縮形) : 하위 원자들이 모두 검증되면 원래 원자로 다시 수축합니다。
  • 하위 원자들의 신뢰도에 기반하여 원래 원자의 신뢰도를 계산
  • 검증된 가설이 고신뢰도를 가지면 자동으로 결론을 제안

2. 자동 종료 메커니즘 (自動終了)

• 深さは深さです。
• getTerminationStatus() : 終了ステータスを取得します。
• getBestConclusion() : 結果は次のとおりです。

マカボサン 認定

• atomId : 원자의 고유 식별자 (예: 'A1', 'H2' 등)
• 内容: 원자의 실제 내용
• atomType : 원자의 유형 (前提、推論、仮説、検証、結論 중 하나)
• 依存関係: 원자가 의존하는 다른 원자들의 ID 목록
• 自信: 이 원자의 신뢰도 (0~1 사이의 값)
• isVerified : 이 원자가 검증되었는지 여부
• 深さ: 이 원자의 깊イ (분해-수축 프로세스에서의 깊이 수준)

용방법

1. 문제를 이해하고 필요한 전제(前提) 원자들을 정의
2. 전제를 바탕으로 추론(推理) 원자 생성
3. 추론을 바탕으로 가설(仮説) 원자 생성
4. 가설을 검증(検証)하는 원자 생성
5. 검증된 가설을 바탕으로 결론(結論) 원자 도출
6. 필요시 원자 분해(分解)를 사용하여 더 깊이 탐색
7. 높은 신뢰도의 결론 원자를 최종 답변으로 제시

Sequential Thinking과 Atom of Thoughts 비교 (조금 더 테스트가 필요함)

두 가지 사고 도구를 동일한 주제에 적용한 후 관찰된 차이점과 성능 특성은 다음과概要:

政府保証

連続的な思考:

• 선형적 사고 과정: 한 사고에서 다음 사고로 순차적으로 진행
• 전체 사고 수를 미리 예측
• 각 사고 단계는 이전 단계를 기반으로 구축됨

思考の原子：

• 비선형、네트워크 구조: 여러 사고 단위(원자)가 의존성을 가지고 연결됨
• 원자 유형(전제, 추론, 가설, 검증, 결론)에 따라 체계적인 구조 형성
• 각 원자의 신뢰도 수준을 명시적으로 평가

ビグガジュ

シーケンシャルシンキング ガイドライン:

• 직관적 흐름: 자연스러운 인간의 사고 과정과 유사
• 次へ: 간단한 구조로 직관적인 문제에 빠르게 적용 가능
• 유연성: 사고 과정 중에 이전 단계를 수정하거나 방향을 변경할 수 있음

Atom of Thoughts 作者:

• 신뢰도 평가: 각 사고의 신뢰도를 명시적으로 측정하여 결론의 유효성 개선
• 검증 과정: 체계적인 검증 단계를 통해 가설 평가
• 의존성 추적: 어떤 전제나 추론이 특정 결론에 영향을 미쳤는지 명확하게 추적
• 병렬 처리: 여러 사고 원자를 동시에 고려 가능

韓国の法律事務所

ヒョウセン:

• 逐次的思考: 단순한 문제에 더 효율적이며, 사고가 빠르게 진행됨
• Atom of Thoughts: 복잡한 문제에 더 효율적이지만, 체계적인 구조를 만드는 초기 오버헤드가 있음

品質:

• 逐次的思考: 사고 과정이 깊어질수록 이전 단계에서의 오류 누적 가능성
• Atom of Thoughts: 검증 단계와 신뢰도 평가를 통해 오류 가능성 감소, 더 신뢰할 수 있는 결론 도출

文法

逐次的思考の使い方:

• 단순하거나 중간 정도 복잡한 문제
• 시간 제약이 있는 상황
• 자연스러운 스토리텔링이나 설명이 필요한 경우

Atom of Thoughtsの적합한 경우:

• 数学の数学
• 정확성과 신뢰성이 중요한 상황
• 여러 관점에서 검증이 필요한 가설
• 복잡한 의존 관계가 있는 추론

ゴール

두 도구 모두 인공 지능의 추론 능력을 향상시키는 데 기여할 수 있지만, 적절한 도구는 문제의 특성과 요구 사항에 따라 달라집니다。 Sequential Thinking は、Atom of Thoughts の概念であり、Atom of Thoughts です。 신뢰성이 필요한 복잡한 문제에 더 적합합니다。

명령어 도구 (アトムコマンド)

「Atom of Thoughts」は、「思考の原子」を意味します。

自称ミンミンさん:

1. 分解: 分解する。
   • ハッシュタグ: atomId
2. complete_decomposition : 完全分解。
   • 説明: decompositionId
3. termination_status : 현재 AoT 프로세스의 종료 상태를 확인합니다。
4. best_conclusion : 結論: 結論は次のとおりです。
5. set_max_ Depth : デフォルトの値。
   • 深さの基準: maxDepth

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Claude Desktop 用の Atom of Thoughts を自動的にインストールするには:

MCP サービス マネージャー

Atom of Thoughts MCP は、Claude Desktop と Cline の MCP をサポートしています。次の内容:

/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER保存します。クロード デスクトップと Cline のアトム オブ ソート MCP がサポートされています。