NPC-Worldwide/npcpy

何を解決するか

npcpyは、マルチモーダル言語モデル、エージェントAI、およびナレッジグラフ（知識グラフ）のための統一されたインターフェースを提供することで、複雑なAIアプリケーションの開発を簡素化するために設計されたライブラリです。ローカルとクラウドの異なるLLMプロバイダー間の切り替えによる摩擦を取り除き、AIペルソナ、マルチエージェントのコラボレーション、および長期記憶を管理するための構造化された方法を提供します。

仕組み

このライブラリは、ユーザーとさまざまなLLMプロバイダー（Ollama、Llama.cpp、Gemini、OpenAIなど）の間のデータレイヤーとして機能します。「Context-Agent-Tool」アーキテクチャを使用することで、プロンプトだけに頼るのではなく、ソフトウェアロジックを通じてアプリケーションのコンプライアンスを確保します。

主なコンポーネントは以下の通りです：

• NPCs and Agents: 特定の指示を持つペルソナのための高レベルな抽象化。CodingAgentのような特化型エージェントはコードを自動実行でき、ToolAgentはカスタムPython関数で拡張可能です。
• NPCArray: 複数のモデルにわたって並列推論を実行し、マルチエージェントのディベートや反復的な洗練チェーンを管理するためのフレームワーク。
• Knowledge Graphs: 「sleep」（統合/枝刈り）および「dream」（推測的な接続生成）プロセスを含む、漸進的な進化ライフサイクルをサポートするメモリシステム。
• Team Orchestration: 設定ファイル（.npc、.jinx、.ctx）を介してマルチエージェントチームを定義するためのシステムで、スタンドアロンのスクリプトとして実行可能です。

対象ユーザー

エージェントAIシステム、マルチモーダルアプリケーション、または構造化されたマルチエージェントの相互作用と永続的で進化する知識ベースを必要とするシミュレーションを作成している研究者や開発者向けに構築されています。

ハイライト

• Provider Agnostic: 単一のAPIを通じて、ローカル（Ollama、LM Studioなど）およびクラウドプロバイダー（Gemini、OrcaRouterなど）をサポート。
• Multi-Agent Debate: 異なるAIペルソナ間での並列推論と合意形成のための組み込みツール。
• Automated Coding: CodingAgentはタスクを自律的に解決するためにスクリプトを記述し、実行できます。
• Lifecycle-based Memory: データの洗練のために、生物学に触発されたsleepおよびdreamサイクルを備えたナレッジグラフを実装。
• Multimodal Support: 画像、音声、およびビデオ生成のための統合された機能。
• Structured Output: 信頼性の高いデータ抽出のためのJSONおよびPydanticモデルのネイティブサポート。