家庭の持ち物を管理するパーソナルAI Agent：Personalia

inventory Agentは最後のconfirmed recordを探し、Personaliaはprivate graphで示します。

箱探しには時間がかかりますが、全ての手入力も負担です。

sourceにはowner、date、scope、correctionが必要です。Agentはdataを取得しますが、conversationを事実には変えません。

Personaliaはthing、place、container、time、source、confidenceをUser KnowledgeとUser Memoryに保持します。

Knowledgeは承認済み資料、User Memoryは限定されたprivate context、toolsは明示的権限でread/writeします。Memoryはauthorityを与えません。

remote MCP endpointはidentity、instructions、accessを維持します。client、account、transport、OAuthが現在対応する場所だけで接続します。

通常質問、欠損・古いdata、拒否action、recoveryを試します。完了、修正、安全な拒否、maintenanceを測ります。

live trackingではなく、場所は次の確認まで有効です。

pilot前に、正しい回答5件、曖昧なcase5件、拒否すべきrequest5件を用意します。使用source、提案action、confirmation、実際の結果を記録し、自然なconversationが誤りを隠さないようにします。

source、rule、client、permissionが変わったらAgentを再検証します。自分が所有するdataとinstructionsをexportし、未使用accessを削除し、flowが作業を増やすのではなく減らすと確認できるまで手動経路を残します。

home inventory向けでは、thing、place、containerの関係にconfirmed at、source、confidenceを付け、移動後に古い場所を事実として言い切らない設計にします。全ての所有物を一度に入力せず、季節用品、工具箱、予備品など探す頻度と損失が大きい範囲から始めます。Personaliaのように最後に確認した経路を示せば訂正できますが、これはcamera認識、GPS、保険評価、在庫の自動保証ではありません。検索時間と更新負担の両方を測ります。