Reddit、X（Twitter）、YouTube、Hacker News、Polymarket、ウェブからのリアルタイムなエンゲージメント信号を統合し、Physical AI Stackと完全に統合された根拠に基づくAI研究エージェントを実装・強化・スケールアップするためのハンズオンチュートリアル
目次
- 構築するもの：Physical AIシステム向けの根拠に基づくAI研究エージェント
- 前提条件：last30days-skillのツール、バージョン、環境構築
- ステップ1：データ取り込みパイプライン — Physical AI StackのSENSE層
- ステップ2：データ統合と前処理 — CONNECTおよびCOMPUTE層
- ステップ3：統合と根拠化 — Physical AI StackのREASON層
- 6. 高度な設定：カスタマイズとパフォーマンスチューニング
- テストと検証：last30days-skillの信頼性と精度の確保
- エラーハンドリングとデバッグ：本番レベルAI研究エージェントの一般的なトラブルと解決策
- 本番強化：last30days-skillのセキュリティ、スケーラビリティ、コンプライアンス
- 10. モニタリングと可観測性：last30days-skillのメトリクス、ログ、アラート
- コストとパフォーマンス：last30days-skill展開における最適化戦略とトレードオフ
- 次ステップ：拡張、代替手段、Physical AI統合
構築するもの：Physical AIシステム向けの根拠に基づくAI研究エージェント
last30days-skillは、Redditの議論、X（Twitter）のトレンド、YouTubeのエンゲージメント、Hacker Newsの議論、Polymarketの予測市場、ウェブスケールデータなど、多様なオンライン信号から根拠に基づき、時系列的な要約を生成するための専門的なAI研究エージェントです。従来の静的知識ベースに依存するRAGシステムとは異なり、このエージェントはリアルタイムのエンゲージメントメトリクス（アップボート、いいね、再生回数、賭けオッズなど）を動的に集約し、特定のトピックに関する新興コンセンサス、反対意見、不確実性を推論します。そのアーキテクチャは、Physical AIシステム向けに設計されており、ここではデジタル信号（例：ソーシャルメディアのトレンド）と物理的アクション（例：ロボットのタスク優先順位付け、自律型フリートのルーティング）を橋渡しする必要があります。
本セクションでは、エンドツーエンドのデータパイプライン、そのPhysical AI Stackにおける位置付け、およびエッジ制約環境（例：NVIDIA Jetson Orinプラットフォーム）での展開における非自明の課題について説明します。以下の点を解説します：
- 6層構造のPhysical AI Stackにおけるlast30days-skillのマッピング
- データの多様性問題とエンゲージメント信号の統合方法
- 構造化JSON出力フォーマットとそのダウンストリームのPhysical AI決定における役割
- 本番環境における主要な失敗モード（レート制限、幻覚、レイテンシ予算）
- Jetson Orinおよび類似ハードウェアにおけるエッジ展開制約
1. last30days-skillのPhysical AI Stackマッピング
Physical AI Stack（図1）は、エンボディードAIシステムにとって必要な6つの直交する層を定義しています。last30days-skillは主にSENSE、CONNECT、REASON、およびORCHESTRATE層で機能し、COMPUTE（エッジ推論）およびACT（ダウンストリームタスク）層にも間接的に影響を与えます。以下に層ごとの詳細を示します：
主要な観察点：
- SENSE層：このエージェントは、伝統的なセンサーフュージョン（LiDAR/カメラ）を行わない代わりに、構造化されたエンゲージメント信号（例：Redditの投稿アップボート、YouTubeの視聴時間比率）を取り込みます。これは「注意」をリアルワールドの関連性の代理として測定するデジタル認識問題です。
- CONNECT層：レート制限付きAPI（Reddit、X、YouTube）への依存により、非決定的なレイテンシとクォータ管理の課題が生じます。典型的な本番展開では以下を処理する必要があります：
- Reddit API：ユーザーあたり60リクエスト/分（厳格なIPベースのスロットリング）Reddit APIドキュメント
- X（Twitter）API v2：15分間に900リクエスト Twitter APIレート制限
- YouTube Data API：1日あたり10,000ユニット（1ユニットは再生、いいね、コメントなど）YouTube APIクォータ
- COMPUTE層：コアRAGパイプラインはクラウドで実行されますが、エッジ展開（例：Jetson Orin）では軽量な根拠化（例：日付によるフィルタリング、ソースの重複排除）が可能です。NVIDIA Jetson Orinは最大275 TOPSのAIパフォーマンスをサポートし、ディスティルされたLLM（例：70億パラメータモデル）のローカル推論に十分です NVIDIA Jetson Orin。
- REASON層：エージェントはカスタムRAGパイプライン（LlamaIndexベース）を使用し、以下を行います：
- エンゲージメントスコアによるトップkの投稿/コメントをリトリーブ
- メタデータフィルタリングによる時系列根拠化（過去30日間）
- ファインチューニングされたLLMによる信頼度加重の要約生成
- ORCHESTRATE層：構造化JSON出力は、ダウンストリームのPhysical AIシステム向けに設計されており、以下を含みます：
- 自律型フリートのルーティング（例：トレンドトピックに基づく配送ルートの優先順位付け）
- ロボットのタスク優先順位付け（例：サプライチェーンのセンチメントに基づく倉庫作業の調整）
- Vision-Language-Action（VLA）モデル（例：リアルタイムのソーシャル信号に基づくロボットのアクションの根拠化）
2. エンドツーエンドデータフロー：エンゲージメント信号から根拠に基づく要約へ
エージェントのパイプラインは、5つのステージに分解でき、それぞれが独自の課題を提示します：
ステージ1：生データ取り込み（SENSE層）
エージェントは6つの主要ソースからクエリを実行し、それぞれが異なるデータ構造を持ちます：
- Reddit：投稿/コメントで
upvotes（アップボート数）、num_comments（コメント数）、created_utc（タイムスタンプ）を含む。 - X（Twitter）：ツイートで
like_count（いいね数）、retweet_count（リツイート数）、reply_count（返信数）、view_count（視聴数、利用可能な場合）を含む。 - YouTube：動画で
view_count（再生回数）、like_count（いいね数）、dislike_count（嫌いな数）、comment_count（コメント数）を含む。 - Hacker News：記事で
score（アップボート数 - ダウンボート数）、descendants（コメント数）を含む。 - Polymarket：予測市場で
volume（取引量）、open_interest（未決約定）、median_odds（中央オッズ）を含む。 - ウェブ：ShareThisによる
shares（共有数）、利用可能な場合のpageviews（ページビュー数）を含むスクレイピング記事。
失敗モード：データの多様性
- Redditの
upvotesは絶対値ですが、Xのlike_countはフォロワー数に相対的です。 - YouTubeの
view_countは累積的ですが、Hacker Newsのscoreはネットセンチメントです。 - 解決策：プラットフォームごとにzスコア標準化を行います： ここで、(x)は生の信号（例：アップボート数）、(\mu)はプラットフォーム固有の平均値、(\sigma)は標準偏差です。
ステージ2：エンゲージメント信号統合（CONNECT → COMPUTE）
エージェントは、プラットフォーム固有のスコアリング関数を使用して信号をウェイト付けし統合します：
- Reddit/X/HN：
score = (upvotes + comments) * z(engagement) - YouTube：
score = (views + likes - dislikes) * z(watch_time_ratio) - Polymarket：
score = volume * (1 - |median_odds - 50%|)（極端なオッズをペナルティ化） - ウェブ：
score = shares * pageviews（利用可能な場合）
エンゲージメントスコア計算例（Python）：
import numpy as np
from typing import Dict, List
def compute_engagement_score(platform: str, raw_data: Dict) -> float:
"""プラットフォームごとにエンゲージメント信号を正規化・統合します。"""
if platform == "reddit":
upvotes = raw_data["upvotes"]
comments = raw_data["num_comments"]
z_score = (upvotes - np.mean(upvotes)) / np.std(upvotes) # プラットフォームごとに事前計算
return (upvotes + comments) * (1 + z_score)
elif platform == "youtube":
views = raw_data["view_count"]
likes = raw_data["like_count"]
dislikes = raw_data["dislike_count"]
watch_time_ratio = raw_data["watch_time_ratio"] # 事前計算
return (views + likes - dislikes) * watch_time_ratio
elif platform == "polymarket":
volume = raw_data["volume"]
median_odds = raw_data["median_odds"]
return volume * (1 - abs(median_odds - 0.5))
else:
raise ValueError(f"サポートされていないプラットフォーム: {platform}")
# 使用例
reddit_data = {"upvotes": 1200, "num_comments": 45, "z_score": 1.2}
youtube_data = {"view_count": 50000, "like_count": 2000, "dislike_count": 50, "watch_time_ratio": 0.7}
print(compute_engagement_score("reddit", reddit_data)) # 出力: 1968.0
print(compute_engagement_score("youtube", youtube_data)) # 出力: 33500.0
ステージ3：時系列根拠化（REASON層）
過去30日間の信号のみが保持されます。以下のように実装されます：
- メタデータフィルタリング（例：Redditの
created_utc > 現在 - 30日）。 - スライディングウィンドウ集約（急激な切り捨てを避ける）。
失敗モード：タイムゾーンのエッジケース
- RedditのタイムスタンプはUTCですが、ユーザー生成コンテンツにはローカルタイムのバイアスがある可能性があります。
- 解決策：タイムゾーンを考慮したフィルタリングのために
pytzを使用します：from datetime import datetime, timedelta import pytz def is_recent(created_utc: str, tz: str = "UTC") -> bool: """タイムゾーンを考慮して、コンテンツが過去30日以内かどうかを確認します。""" dt = datetime.strptime(created_utc, "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%
