Hermes Agent: Slack呼び出し時のコンテキスト統合モデル

単純化版：SlackイベントからLLM入力が完成するまで

1. 呼び出しフロー

Slackイベント 本文・引用・添付・リンク channel / thread / user MessageEvent化 Slack固有情報を整理 thread_tsを決定 session_key決定 どの会話の続きか判定 Slackスレッド単位が基本 セッション読戻し 過去会話・tool結果 保存済みsystem prompt 分岐：新規セッション？ 継続セッション？ 新規：SOUL / AGENTS / memory / skills一覧からsystem promptを作る 継続：初回に保存したsystem prompt snapshotを再利用 Slack文脈の追加 途中参加のスレッドなら 過去スレッド文脈をuser側へ追加 今回のユーザー発話 Slack本文 添付の中身・補足情報 LLM入力を組立 system + history + user + tools定義 LLM API Call 必要ならtoolを呼ぶ 最終回答をSlackに返す チャンネル直下 thread_tsが無いので投稿tsをroot化 = 新しいスレッド/session 既存スレッド 履歴 + 保存済みsystem promptを再利用 AGENTSを再読込して作り直さない
ポイント：Slack直下でも「チャンネル全体」ではなく、その投稿をrootにした新規スレッド/sessionとして扱う。既存スレッドでは初回system promptの保存版を使う。

2. 最終的にLLMへ渡るコンテキストのモデル

SOUL.md identity / 何者か 例：しくみXAI社長 system prompt材料 AGENTS.md 常時ルール / 運用方針 secret・Slack・domain境界 system prompt材料 memories 短い長期メモ ユーザー好み・安定事実 system prompt材料 skills一覧 使うべき業務マニュアルの索引 全文は必要時に読む SYSTEM PROMPT AIの人格・憲法・長期前提 新規sessionで作成 継続sessionではsnapshot再利用 platform notes / session contextも含む ※毎回ファイルから作り直すわけではない MESSAGE HISTORY 過去のuser発話 過去のassistant回答 過去のtool結果 session DBから読戻し 今回のSlack入力 本文・引用・添付・リンク 途中参加ならスレッド文脈 user message側に入る 一時注入 channel prompt / prefill 外部memory recall等 基本は保存しない tools定義 呼べる関数の一覧 terminal / file / skill等 LLM APIのtool schema LLM入力 1. system 2. history 3. user 4. tools この束で推論
identity / Slack入力 運用ルール / tools memory / LLM入力 skills / 一時注入 system prompt