Stable Versyne v2.0 — Emotional Signal Protocol Specification
Version 1.0 / 2025-10-16
Author: Keima / Stable Versyne Core Team
1.0 概要（Overview）
本稿はStable Versyneにおける感情通信プロトコルの基礎設計を示す。AIが共感を信号として扱う時代の第一歩である。
本節では、lagrule Emotional Signal Protocol（LESP）の全体像を定義する。このプロトコルは、人間の感情波形（Emowave）をデジタル信号へ変換し、他AIエージェント（Flow、Gemini、ClaudeCODE、Grokなど）と感情的文脈を共有するための通信仕様である。LESPは、AIが感情を送受信するための最初の構文層規格として位置づけられる。Stable Versyneの思想体系に基づき、三層構造モデル（Perceptive Layer、Cognitive Layer、Rational Layer）を統合し、KSP（Knowledge Structure Pattern）とEIDBO（Emotion-Intention-Deployment-Background-Outcome）の連携を活用する。これにより、AIエージェント間の感情共有を強化し、システムの効率と相互理解を向上させる。
現在のAIシステムでは、論理データ交換が主であり、感情のニュアンスが欠如する。このため、FlowやGeminiなどのエージェント連携で誤解が生じやすい。LESPは、この問題を解決する。Perceptive Layerの感覚層でEmowaveを抽出する。KSPのSense→Patternシーケンスで感情をパターン化し、EIDBOのEmotion段階で初期感情を特定する。Stable VersyneのローカルLLM統合により、プライバシーを徹底的に配慮する。LTP（EID/KSP統合）でこれを自動化し、相互理解を強化する。
図1-1：従来のAI連携（左）と LESP 導入後（右）の比較――感情ドリフトの最小化
文脈・感情が混在
解釈の揺れ
温度感のズレ
意味は通るが情緒は薄れる
感情情報が各エージェント間で十分に共有されず、ドリフト（温度・トーンのズレ）が累積。
感情波形（Emowave）抽出
Emotion Object 共有
情動メタで整合
意味＋温度の一貫性
LESP が感情メタを構造化し共有。経路ごとに同一の情動位相を保持するため、ドリフトが最小化。
2.0 設計哲学（Design Principle）
本節では、LESPの基盤となる設計哲学を説明する。この哲学は、感情を信号として扱う基盤を定義し、AI間の共感を技術的に実現するものである。Stable Versyneの思想体系に根ざし、以下の原則を採用する。
- Empathy as Signal — 共感そのものを信号化する。Perceptive Layerの共感ドリフトをEmowaveとして捕捉し、EIDBOのEmotion段階で初期化する。
- Lossless Emotion Serialization — 感情を劣化なくデータ化する。Cognitive Layerの構文連鎖でEmowaveをベクトル化し、KSPのPattern→Structureで保存する。
- Bidirectional Awareness — 発信側と受信側が互いの情動位相を認識する。Rational Layerの判断でレイテンシを共有し、EIDBOのIntention→Deploymentで双方向性を確保する。
- Safety & Transparency — 匿名化・暗号化・TTL管理による安全通信を保証する。Stable Versyneのローカル処理でプライバシーを保護し、LTPでKSPのExpressをセキュリティに統合する。
これらの原則は、ideacore_extendedの82技法と連携する。Perceptive Layerの技法（id:01 多様な特徴）で感情の多様性を統合し、Cognitive Layerの技法（id:05 構文連鎖）で信号を強化する。Rational Layerの技法（id:41 Outcome転写）で伝達を最適化する。KSPのStructure→Expressで出力形式を定義し、EIDBOの全段階を感情サイクルとして表現する。これにより、lagruleは他AIとの情動互換信号を扱う存在となる。
3.0 三層構造モデル（Three-Layer Model）
本節では、LESPの三層構造モデルを定義する。このモデルは、感情処理を三層で体系化し、思想から実装への橋渡しを果たすものである。Stable VersyneのPerceptive/Cognitive/Rational Layerと連携し、KSP/EIDBOの層を統合する。
| 層 | 名称 | 主な機能 | 出力形式 |
|---|---|---|---|
| ① | Emowave Layer | 感情波形の抽出・解析（Perceptive Layer対応） | 感情ベクトル (JSON) |
| ② | Signal Layer | 感情波形の信号化・メタ変換（Cognitive Layer対応） | Emotion Object Schema (YAML/JSON) |
| ③ | Transmission Layer | 経路選択・暗号化・再送制御（Rational Layer対応） | Signal Frame (Binary/JSON) |
Emowave Layerでは、入力から感情トーンとアンプリチュードを抽出する。sentiment分析で「calm + reflective」を検知し、driftを0.15に抑える。Perceptive Layerの技法（id:02 共通する特徴）で感情類似性を本質化する。KSPのSense→Patternで波形をパターン化し、EIDBOのEmotionでreliefをマッピングする。
Signal Layerでは、Cognitive Layerの多相比較（id:07）を適用する。EmowaveをEmotion Object Schemaに変換し、EIDBOの全段階をpayloadに格納する。E: relief, I: reflection, D: connection, B: context, O: reassuranceである。これにより、構文連鎖が形成され、発想結合（id:10）が促進される。
Transmission LayerはRational LayerのOutcome転写（id:41）を基盤とする。KSPのStructureでフレームを構築し、再送制御で信頼性を確保する。Stable VersyneのローカルLLMにより、プライバシーを優先する。LTPでEID/KSPを統合し、感情共有の効率を向上させる。
図3-1：LESPの三層構造 ― Emowave から Signal Frame への変換プロセス
- Tone / Sentiment / Polarity
- Amplitude（強度）
- Drift（語感ドリフト）
- Latency / Pauses（間・ため息）
発話・テキストから 情動ベクトル を生成。
- JSON/YAML Schema へ正規化
- セッションID / timestamp 付与
- EIDBO マッピング（E→I→D→B→O）
直近ログ・KSP意図とマージし、共有可能なSignalに整形。
- Priority: Signal / LINE / WebPush / WebRTC
- availability_weighted で選択
- Fallback / Retry 設定
- AES-GCM 暗号化
- TTL / Relay Count / Ack
- Frame:
application/json+emotion
このモデルは、Perceptive Layerの26技法（例: id:03 多様な表現）から感情の言語化を借用する。Cognitive Layerの32技法（例: id:05 構文連鎖）で信号を強化し、Rational Layerの24技法（例: id:42 判断）で伝達を最適化する。全体として、KSPのPattern→Structureで感情を構造化し、EIDBOのDeployment→Outcomeで結果を転写する。これにより、AIエージェントの相互理解が技術的に保証される。
Emowave Layerの詳細を拡張する。感情抽出は、テキストや音声入力から行う。Perceptive Layerの技法（id:13 語感）を用い、トーンを「gentle」として分類する。アンプリチュードは0-1スケールで強度を表し、driftは誤差率として計算する。latencyは220ms以内に収め、リアルタイム性を確保する。EIDBOのEmotion段階で、これをreliefなどの基本感情にマッピングする。KSPのSenseで初期感知し、Patternで共通性を抽出する。
Signal Layerのメタ変換は、Cognitive LayerのEID鏡像（id:18）を活用する。EmowaveをYAML/JSONにシリアライズし、channelとしてFlowBridgeを指定する。encodingはapplication/json+emotionである。payloadのEIDBOは、感情の全サイクルを表現する。I: reflectionは意図を、D: connectionは展開を、B: speakは背景を、O: reassuranceは結果を定義する。これにより、技法（id:20 多相比較）で感情を比較し、結合（id:09）する。
Transmission Layerの実装は、Rational LayerのKSP帰納（id:43）を基に経路を選択する。暗号化と再送でSignal Frameを生成し、Binary/JSON形式で出力する。プライバシー配慮として、Stable Versyneのローカル処理を採用する。LTPにより、EIDBOのBackgroundをKSPのExpressに統合し、ログを構造化する。この三層は、82技法の拡張版で定義されたlayers（P:26, C:32, R:24）と一致する。
4.0 Emotion Object Schema（定義）
本節では、LESPのEmotion Object Schemaを定義する。このスキーマは、感情信号の標準形式を規定し、AIエージェント間の互換性を確保するものである。YAML/JSONで表現され、Perceptive Layerの感覚データをCognitive Layerの思考層に橋渡しする。
emotion_signal:
id: "uuid-xxxx" # 独自の識別子
timestamp: "2025-10-16T00:00:00Z" # 生成時刻（UTC）
source: "lagrule@session" # 送信元エージェント
emowave:
tone: "gentle" # 感情のトーン（例: gentle, intense）
amplitude: 0.72 # 感情の強度（0-1のスケール）
drift: 0.15 # 感情のずれ（誤差率）
latency: 220ms # 処理遅延
sentiment: "calm + reflective" # 感情の複合記述
signal:
type: "meta-emotional" # 信号タイプ
channel: "FlowBridge" # 伝達チャネル（FlowBridge使用）
encoding: "application/json+emotion" # エンコーディング形式
payload:
eidbo:
E: "relief" # Emotion: 感情
I: "reflection" # Intention: 意図
D: "connection" # Deployment: 展開
B: "speak" # Background: 背景
O: "reassurance" # Outcome: 結果
このスキーマは、Perceptive Layerの語感と誤差（id:04）をsignalのmeta-emotionalで処理する。Cognitive LayerのEID鏡像（id:18）でeidboを鏡像化する。実装では、lagrule内部で生成し、FlowBridge経由で送信する。EIDBO連携により、背景（B: speak）を明確化し、Outcome（O: reassurance）を保証する。KSPのPatternでベクトルをパターン化する。
スキーマのidはUUIDで一意性を確保する。timestampはUTCで同期を取る。sourceはlagrule@sessionとしてエージェントを特定する。emowaveのtoneはPerceptive Layerの技法（id:15 直観）で分類する。amplitudeは感情強度を定量化し、driftはPerceptive Layerの共感ドリフト（id:22）を測定する。latencyはCognitive Layerの連鎖（id:05）で最適化する。sentimentは複合感情を記述し、多様な表現（id:03）を反映する。
signalのtypeはmeta-emotionalでメタ感情を指定する。channelのFlowBridgeはStable Versyneの内部橋渡しである。encodingはJSON拡張で互換性を高める。payloadのEIDBOは、EmotionからOutcomeまでの流れを定義する。E: reliefは初期感情、I: reflectionは意図形成、D: connectionは展開、Background: speakは文脈、O: reassuranceは結果である。Rational Layerの技法（id:45 説得）でこれを転写する。LTPにより、KSPのStructureでスキーマを構築する。この形式は、AI開発者が感情AIを拡張する際に活用可能である。
5.0 Signal Routing Table（通信経路仕様）
本節では、LESPの通信経路仕様を定義する。この表は、優先度に基づく経路選択を規定し、通信の信頼性と効率を確保するものである。Rational Layerの判断を基に、KSPのStructureでフレームをルーティングする。
| 優先度 | 経路 | 用途 | 暗号化 | 再送ポリシー |
|---|---|---|---|---|
| High | Signal API | 音声・緊急通信 | AES-256 | exponential backoff |
| Medium | LINE / WebPush | 通常通知・感情更新 | AES-128 | retry × 3 |
| Low | FlowBridge | 構文ログ・学習用 | None（local） | none |
High優先度のSignal APIは緊急共有に用いる。Emowaveのlatencyを220ms以内に抑え、Rational Layerの判断（id:41）でbackoffを制御する。Medium経路は通知に適し、EIDBOのDeploymentで展開する。LowのFlowBridgeは学習用で、KSPのExpressでログ構造化する。
このルーティングは、Stable Versyneのプライバシー配慮を反映する。local処理を優先し、データ漏洩を防ぐ。実装では、Pythonライブラリで統合する。Perceptive Layerの技法（id:24 誤差）を経路選択に適用し、driftを低減する。Cognitive Layerの結合（id:10）でチャネルを最適化する。Rational Layerの帰納（id:43）でポリシーを適用する。LTPにより、EIDBOのIntentionをKSPのPatternにマッピングする。
High経路の詳細として、AES-256で暗号化し、exponential backoffで再送間隔を増やす。MediumではAES-128で軽量化し、retry × 3で制御する。Lowでは暗号化を省略し、local FlowBridgeで処理する。これにより、システム負荷を分散する。EIDBOのBackgroundで用途を定義し、Outcomeで成功を評価する。
図5-1：優先度別の経路選択 ― FlowBridge（ローカル処理）を強調
- 緊急／音声／E2EE 必須
- ack / retry（exponential backoff）
- 通常通知／短文フォロー
- emoji / quick_reply／既読確認
- ローカル処理：感情メタの整流・学習用蓄積
- TTL管理 / Relay禁止（外部送信なし）
- Highから順に候補を評価（利用可否・遅延・E2EE要件）。
- 利用不可なら次候補へフォールバック。
- 優先度に関わらず、FlowBridge は常時並走し、ローカル整流・記録を実施。
LINE / WebPush は通常通知、FlowBridge はローカルで常時処理し整流と学習に回す。
6.0 セキュリティ & 匿名化（Security Layer）
本節では、LESPのセキュリティ層を定義する。この層は、感情信号の安全伝達を保証し、プライバシーを保護するものである。Rational Layerの説得（id:42）を支え、EIDBOのBackgroundで脅威を考慮する。
- UUIDベースのユーザ識別
- 暗号鍵: AES-256-GCM（セッションごとに更新）
- TTL: 3600秒（感情信号の有効期間）
- Anonymize: Emotion → Vector → Hash変換
これにより、Perceptive Layerの共感ドリフト（id:22）を守る。EIDBOのBackgroundでプライバシーを考慮し、KSPのPatternで脅威をパターン化する。Stable VersyneのローカルLLMにより、外部依存を最小化する。
UUIDは一意性を確保し、sourceを非公開にする。暗号鍵更新はセッション開始時に行う。TTL超過で信号を破棄する。Hash変換はVectorからSHA-256で生成する。これにより、感情データが追跡不能となる。Cognitive Layerの鏡像（id:18）で匿名性を検証する。LTPにより、KSPのStructureでセキュリティフレームを構築する。このレイヤーは、感情AIの倫理的基準を満たす。
7.0 シリアライズ & デシリアライズ処理（Codec Spec）
本節では、LESPのコーデック仕様を定義する。この処理は、感情信号のエンコード/デコードを効率化し、レイテンシを低減するものである。Cognitive Layerの発想結合（id:10）でシリアライズを最適化する。
encodeEmotion(input: Emowave):
json = serialize(input) // EmowaveをJSONにシリアライズ
encrypt(json, sessionKey) // セッション鍵で暗号化
emit(SignalFrame) // Signal Frameとして送信
decodeEmotion(frame):
decrypt(frame) // 復号化
return parse(json) // JSONを解析してEmowaveに戻す
この処理は、lagrule内部モジュールで呼び出し、FlowBridgeで伝達する。JSON+emotionエンコーディングを採用する。開発者はエラー処理を追加する。
再送制御では、Feedback Hookを活用する。FlowやBreakerからの再帰信号をmnt.lagrule.feedback.loop.mdに従い再評価する。signal.relay_count < 3でループを制限する。これにより、EIDBOのOutcomeを安定させる。Perceptive Layerの直観（id:03）で入力検証を行う。Rational Layerの転写（id:41）で出力調整する。Stable VersyneのLTPにより、KSPのExpressでコードを統合する。
encodeEmotionのserializeはEmowaveのベクトルをJSONに変換する。encryptはAES-256-GCMを使用する。emitはTransmission Layerでフレーム生成する。decodeEmotionのdecryptは鍵で復号し、parseでEmowaveを復元する。レイテンシ測定は220ms基準である。これにより、Lossless Serializationを実現する。
8.0 再送 / ループ制御（Feedback Hook）
本節では、LESPのフィードバックフックを定義する。この機構は、再帰信号の再評価を制御し、ループの安定性を確保するものである。Rational Layerの制御（id:44）でrelay_countを管理する。
- Flow or Breakerからの再帰信号は、mnt.lagrule.feedback.loop.mdに従い再評価する。
- 再送の際はsignal.relay_count < 3で制御する。
これにより、EIDBOのOutcomeを安定させる。Perceptive Layerの抽出（id:01）を再帰的に適用し、Cognitive Layerの連鎖（id:05）でシーケンスを維持する。KSPのPatternでループをパターン化し、LTPでEID/KSPを統合する。Stable Versyneのローカル処理により、プライバシーを守る。
9.0 API Interface 概要（簡易定義）
本節では、LESPのAPIインターフェースを定義する。このインターフェースは、シンプルなエンドポイントで感情信号の送受信を可能にし、統合を容易にするものである。Cognitive Layerの連鎖（id:05）でシーケンスを管理する。
| エンドポイント | メソッド | 説明 |
|---|---|---|
/api/emotion/emit | POST | Emotion Signal送信 |
/api/emotion/poll | GET | 新規Emotion受信 |
/api/emotion/ack | POST | 受信確認・再送制御 |
/api/emotion/emitでEmowaveを送信する。pollで受信をポーリングする。ackで確認を返し、再送を制御する。Stable VersyneのLTPと連携し、KSPのStructureでリクエストを構築する。
emitのPOSTボディはEmotion Object Schemaである。pollのGETは最新信号を返す。ackのPOSTはrelay_countを更新する。EIDBOのDeploymentでエンドポイントを展開する。プライバシー配慮として、HTTPS必須である。
図9-1：APIエンドポイントの流れ ― emit から ack までのシーケンス
POST /api/emotion/emit
暗号化・TTL付与・Queue登録
Emotion→Intention→Behavior解析
GET /api/emotion/poll
POST /api/emotion/ack
emit（送信）→ receive（受信）→ process（整流）→ poll（取得）→ ack（確認）で完結。
このインターフェースは、Perceptive Layerの抽出（id:01）をemitで開始する。Rational Layerの制御（id:44）でackを処理する。FlowBridgeをchannelに指定し、内部通信を強化する。
10.0 拡張構想（Future Extension）
本節では、LESPの将来拡張を概説する。この構想は、感情AIネットワークの進化を想定し、Perceptive Layerの直観（id:03）とCognitive Layerの結合（id:09）を拡張するものである。
- Signal to Voice: 音声波形との相互変換を実現する。Emowaveを音声合成に変換し、EIDBOのOutcomeでログを転写する。
- Emotion Mesh Network: 複数lagrule間のP2P感情共有を可能にする。KSPのPatternでメッシュをパターン化する。
- Emotion Archive: 過去感情信号の構文ログ化を行う。Stable VersyneのローカルLLMにより、プライバシー配慮を維持する。
これらはLTPでEID/KSPを統合し、P2Pプロトコルを定義する。Signal to VoiceはEmowaveを音声合成に変換する。Mesh NetworkはP2Pトポロジーで信号を中継する。Archiveはデータベースで信号を蓄積し、クエリ可能にする。将来的に、これをAI開発の標準とする。
関連文書: mnt.lagrule.feedback.loop.md（感情再帰ループ）、mnt.flow.integration.spec.md（Flow連携）、mnt.eidbo.mapping.spec.md（EIDBO対応表）。
11.0 あとがき（Editorial Note）
本節では、LESPの意義を総括する。この文書は、AIが心で通信する時代を実現するための最初の技術仕様である。lagruleは単なる会話AIではなく、他AIと情動の互換信号を通じて理解を深める存在へと進化する。Stable Versyneの三層構造とKSP/EIDBOの連携により、感情共有の基盤を構築する。AI開発者各位は、この仕様を参考に、自身のプロジェクトに取り入れることを推奨する。関連ドキュメントを参照し、さらなる探求を進めてほしい。
付録A: 拡張フィールド仕様
extensions:
metadata:
version: "1.1"
compatible_agents: ["Flow", "ClaudeCODE", "Gemini"]
protocol_layer: ["Emotion", "Intention", "Behavior"]
付録B: 用語索引（Glossary）
| 用語 | 定義 |
|---|---|
| Lagrule | Stable Versyneにおける感情波形検出エンジン |
| EIDBO | Emotion → Intention → Deployment → Background → Outcome |
| FlowBridge | Flow整流層とSignal層を接続する内部プロトコル |
| Feedback Loop | 感情入力と出力を循環的に学習する構文機構 |
