2026年、SFT（Supervised Fine-Tuning）の民主化により、誰もがデータセットを用意し、キャラクターの「口調」を模倣させることが可能になりました。しかし、表面的なセリフを学習させるだけでは、想定外の事態に弱い「着ぐるみ」のようなBotしか生まれません。本セッションでは、「それっぽく話す（Talk）」フェーズから、「思想を持ち、行動し（Action）、その結果として話す」フェーズへの移行を提言します。 重要なのは出力結果ではなく、「どのような思考を経てその発言に至ったか」というプロセスの設計です。 当日は、OSSとして公開・検証した独自エンジンの実装事例を交えながら、以下の技術トピックを解説します。 SFTの限界とレイヤー設計 モデルの学習（SFT/LoRA）ではなく、プロンプトとコンテキスト制御に回帰すべき理由。 「老化」と「可塑性」の実装（Personality Engine） 経験（ログ）の蓄積によってパラメータを変化させ、価値観を不可逆的に固着させる「思考の減衰」モデル。 「非合理性」の構造化（Anamnesis） 過去の体験やトラウマをInputとし、防衛機制としての「行動の偏り」を出力するアーキテクチャ。 展望：MCPによる行動の創発 確立された「思想」が、Model Context Protocolを通じてどのように外界への「行動」を選択するか。 モデルを賢くするのではなく、モデルに「制約」と「偏り」を与えることで人格を宿す、アプリケーションレイヤーの実装論をお話しします。