Multi-Agent-RAG-Synapse（Synapse：マルチエージェントRAG）

AI/ML
Multi-Agent-RAG-Synapse（Synapse：マルチエージェントRAG）

Multi-Agent-RAG-Synapse（Synapse：マルチエージェントRAG）

Synapseは、マルチエージェント構成と「リップルサーチ（ripple search）」アルゴリズムを採用した情報検索システムです。エージェント間で知識や検索結果を波及的に伝播させることで、関連情報の発見と効率的な検索を目指します。Python実装で、分散的な検索戦略とRAG（Retrieval-Augmented Generation）的な応答生成の基盤を提供します。

https://github.com/BOMBFUOCK/Multi-Agent-RAG-Synapse

概要

Synapseは、マルチエージェントによる情報検索プラットフォームで、各エージェントがネットワークを形成して相互に情報を伝播させる設計を持ちます。中心となるのは「ripple search」と呼ばれる探索アルゴリズムで、問い合わせに対して近傍から順に波紋のように情報を広げつつ関連性の高い知見を集める手法です。Retrieval-Augmented Generation（RAG）との親和性が高く、検索結果を基にした生成タスクや意思決定支援に適しています。実装はPythonで、軽量なプロトタイプとして動作します。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 7
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 7
  • コミット数: 23
  • ファイル数: 13
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • マルチエージェント構成による分散的な情報探索
  • Ripple Search アルゴリズムで段階的に関連情報を拡張
  • RAGスタイルの情報活用を想定した設計（検索→生成のワークフロー）
  • Pythonベースでプロトタイプ実装が可能

技術的なポイント

Synapseの技術的な注目点は、エージェント間の協調による探索効率化と、ripple searchという探索パターンの採用にあります。ripple searchは問い合わせを起点に近傍から順次情報を「波紋」のように広げ、各エージェントが局所的な関連度評価を行って有益な候補を選択・伝播することで、全体として高精度かつ効率的な検索を実現します。これにより単一の大規模検索では見落としがちな分散知識やコンテキスト依存の関連情報を発掘しやすくなります。またRAGの観点では、取得した複数ソースのスニペットや文脈を統合して生成モデルへ渡すことで、回答の根拠提示や追跡可能性を高められます。実装面ではPythonでのモジュール分割やエージェント間の通信インターフェースが想定され、ベクター検索や類似度計算（埋め込みベース）の組み合わせで応答候補を評価する構成が考えられます。プロトタイプとして軽量に始め、必要に応じて外部のベクターストアや分散処理基盤へ拡張する流れが自然です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • .python-version: file
  • LICENSE: file
  • README.md: file
  • README_CN.md: file

…他 8 ファイル

まとめ

分散エージェントと波及型探索を組み合わせた、RAG向けプロトタイプ実装。

リポジトリ情報：