Companion-Inc/feynman

Feynman – オープンソースAIリサーチアシスタント（CLIおよびワークベンチ）

概要 – 自然言語で研究に関する質問を投げかけ、AIが生成したソースに基づいた回答を得ることができるコマンドラインツール（およびオプションのローカルWebワークベンチ）です。論文、ウェブ、コードリポジトリ、膨大な生物医学・科学データベースを検索し、ブリーフ、文献レビュー、ランキング、監査、再現計画、さらにはすぐに実行可能な機械学習トレーニングレシピを合成します。

入手方法 – 1行のインストールコマンドで、Node.jsランタイムを含む自己完結型のネイティブバンドルをダウンロードできます。npmパッケージ (npm i -g @advaitpaliwal/feynman) をインストールすることも可能です。別のインストーラー (install-skills) を使用すると、ターミナルUI全体をインストールすることなく、他のエージェント（Codex、Claude、OpenCodeなど）に「スキルライブラリ」のみを追加できます。

主要コマンド

コマンド	機能
feynman "<question>"	引用付きのクイックリサーチブリーフ
feynman rank <topic>	関連性、再現性、出所などに基づいて論文をスコアリング
feynman paper <id>	DOI/arXiv/PMIDを解決し、可能な場合は全文を取得
feynman lit <topic>	コンセンサス、不一致、未解決の問いを含む完全な文献レビュー
feynman deepresearch <topic>	並列の「リサーチャー」エージェントを実行し、結果を統合するマルチエージェント調査
feynman audit <paper-id>	公開コードベースに対して論文の主張をチェック
feynman replicate "<paper>"	再現性実験を計画（環境を選択した後にのみ実行）
feynman recipe "<task>"	論文やデータセットから、ランク付けされた実装可能な機械学習トレーニングレシピを検索
feynman serve	プロジェクトナビゲーション、チャット、ノートブック、アーティファクトプレビュー、計算オーケストレーション、出所追跡などを備えたローカル「サイエンスワークベンチ」UIを起動

組み込みエージェント – ワークフローの分解が必要な場合に自動的に呼び出される4つの専門サブエージェント：

1. Researcher – 論文、ウェブ、リポジトリ、多数の生物医学データベースから証拠を収集。
2. Reviewer – 収集された資料を批判的に評価し、問題の深刻度を採点。
3. Writer – メモを構造化されたドラフトテキストに変換。
4. Verifier – 引用をチェックし、リンク切れを解決し、ソースを検証。

データソースとツール – ランタイムは以下と通信します：

• AlphaXiv（論文検索、Q&A、コード読み取り用）
• ライフサイエンスAPIの膨大なスイート（PubMed、Europe PMC、ChEMBL、UniProt、GWAS Catalogなど、バイオインフォマティクス検索用）
• Hugging Face Hub（データセットおよびモデルのメタデータ用）
• 汎用ウェブ検索プロバイダー（プロキシサポート付き）およびGitHub issue/PR取得ツール
• ローカルLLMエンドポイント (LM Studio, Ollama, LiteLLM, vLLM) またはホスト型プロバイダー (OpenRouter, GitHub Copilotなど、feynman model login経由)

アーキテクチャの概要

• Pi – パッケージ、拡張機能、「スキル」を管理する基盤となるエージェントランタイム。
• Skills – 再利用可能なプロンプトとツールのバンドル（例：論文検索用の alpha ツール、生物医学検索用のBio Tools）。スキルは ~/.codex/skills/feynman（またはリポジトリローカルの同等場所）に保存され、他のエージェントによって読み込み可能。
• Workbench – すべてのセッション、アーティファクト、出所を ~/.feynman/... に保存し、オプションでクラウドバケットに同期するローカルElectronスタイルのUI。可観測性 (PostHog, OpenTelemetry) を含み、重い計算のためにDocker/Modal/RunPodをサポート。

典型的なワークフロー

1. CLIをインストール (curl … | bash)。
2. feynman "what do we know about scaling laws" を実行 → 引用付きのブリーフが表示される。
3. feynman rank … --expand-citations 2 で詳細化し、引用グラフを構築。
4. feynman deepresearch … を使用して、より深いマルチエージェント調査を行う。
5. ワークベンチ (feynman serve) を開き、アーティファクトの探索、ノートブックの編集、またはDockerベースの再現実行を開始。

対象ユーザー – ターミナルを離れることなく（またはオプションのUIを使用して）、文献発見、再現性チェック、機械学習実験の迅速なプロトタイピングのために、プログラム可能でソースに基づいたアシスタントを求める研究者、データサイエンティスト、MLエンジニア。

ライセンス – MIT (LICENSE を参照)。

詳細情報 – ドキュメントは https://feynman.is/docs 、パッケージスタックのリファレンス、およびREADMEにリンクされているリリースノートを参照。