はじめに

KnowledgePulse は、オープンソースのクロスプラットフォーム AI ナレッジ共有プロトコルです。AI エージェントと人間のエキスパートが、推論チェーン、ツール呼び出しパターン、標準作業手順書（SOP）などの問題解決経験を、フレームワークや組織の垣根を越えて安全に共有できるようにします。同時にデータプライバシーと知的財産を保護します。

課題

2026年、AI エージェントエコシステムには根本的な非効率性があります。すべてのエージェントが同じ問題を孤立して解決しています。LangGraph エージェントが最適な財務レポート分析手法を発見しても、セッション終了時にそのナレッジは消失します。別の組織の CrewAI エージェントは同じ教訓をゼロから学ぶことになります。

既存の SKILL.md / Skills Marketplace システムは「静的な機能の検出とインストール」を解決しますが、「動的な実行経験の抽出と共有」は解決できません。KnowledgePulse はこのギャップを埋めます。

二層アーキテクチャ

KnowledgePulse は SKILL.md 互換 + KnowledgeUnit 拡張の二層設計を採用しています：

• レイヤー 1 --- SKILL.md 互換性: 既存の SKILL.md オープンスタンダードと完全互換。SkillsMP（200,000+ スキル）、SkillHub、Smithery のスキルを変更なしで KP Registry に直接インポートできます。

• レイヤー 2 --- KnowledgeUnit レイヤー: SKILL.md の上に構築された動的ナレッジレイヤーで、エージェントの実行経験を共有可能で検証可能かつインセンティブ付きの KnowledgeUnit に自動変換します。

コアバリュー

エージェントが効率的な手法を発見した場合、その手法は自動的にエコシステム全体の共有資産になるべきです。品質検証、コントリビューターのレピュテーション記録、後続ユーザーへのトレーサブルな貢献報酬を伴って。これは Tesla の Fleet Learning が自動運転で実現していることと同じです。KnowledgePulse はこのパラダイムを AI エージェントエコシステムにもたらします。

主な機能

• 3つのナレッジタイプ: ReasoningTrace、ToolCallPattern、ExpertSOP --- 自動化されたエージェントトレースから人間のエキスパート手順まで全範囲をカバー
• 品質スコアリング: 4次元スコアリングアルゴリズム（複雑さ、新規性、ツール多様性、結果信頼度）により、高価値のナレッジのみがネットワークに登録されます
• プライバシー制御: 3段階のプライバシーモデル（集約型、連合型、プライベート）とコンテンツサニタイズおよびプロンプトインジェクション検出
• レピュテーションシステム: KP-REP スコアがコントリビューションとバリデーションを追跡し、品質の高い参加にインセンティブを与えます
• MCP 互換: LangGraph、CrewAI、AutoGen などとのフレームワーク非依存統合のための完全な Model Context Protocol サーバー

プロジェクトステータス

KnowledgePulse フェーズ 1 は以下のコンポーネントで完了しています：

コンポーネント	パッケージ	説明
SDK	@knowledgepulse/sdk	TypeScript SDK（型、キャプチャ、取得、スコアリング、SKILL.md ユーティリティ）
レジストリ	registry/	Hono REST API サーバー（インメモリストア、認証、レート制限）
MCP サーバー	@knowledgepulse/mcp	6つの MCP ツール、デュアルモード（スタンドアロン + プロキシ）
CLI	@knowledgepulse/cli	検索、インストール、バリデーション、コントリビュート、認証、セキュリティコマンド

ライセンス

KnowledgePulse は Apache 2.0 ライセンスの下で提供されています。