Rose22/openlumara

何を解決するか

OpenLumara は、トークン消費とオーバーヘッドを削減することを目的とした軽量でローカル優先のAIエージェントフレームワークです。個人のタスク、ノート、ルーティンを管理するためのモジュール式システムを提供し、特にADHDや自閉症などの実行機能障害を持つ人々が構造化されたAIアシスタントを必要とする場合に特に役立ちます。

動作方法

このフレームワークはPythonで記述されており、llamacpp、ollama、koboldcppなどのローカルプロバイダーを含む、任意のOpenAI API互換バックエンドと接続できます。モジュールアーキテクチャを採用しており、メモリ、スケジューリング、シェルアクセスなどの機能はオン/オフ切り替え可能で、システムプロンプトのサイズを最小限に抑えることができます。WebUI、CLI、Telegram、Discord、Matrixなど、複数の通信チャネルをサポートしています。

対象ユーザー

• ローカルAI愛好家: プライベートで自己ホストできる、高速かつトークン効率の良いエージェントを求めるユーザー。
• 開発者: Pythonクラスによる新しいモジュールやチャネルを簡単に拡張できるモジュール式フレームワークを探している人。
• 個人の生産性向上志向者: AIインターフェースを通じて、生活のタスク、習慣、ルーティンを管理したい人。

特徴

• 極めて高いトークン効率: 最小4000トークンの最適化されたシステムプロンプトと、リアルタイムのトークン使用量を監視するツール。
• モジュール式設計: メモリ、スケジューラ、時刻認識など、ほぼすべてのコアコンポーネントを無効化可能で、オーバーヘッドを削減。
• サンドボックス化されたシェル: DockerやPodmanコンテナ内でコマンドを実行するセキュリティ強化モジュール（オン/オフ切替可能）。
• マルチチャネル対応: WebUI、CLI、Telegram、Discord、Matrixとのネイティブ統合。
• 統合スケジューラ: AIタスクのスケジューリング用に独自開発されたシステム。
• メモリシステム: コンパクトで高速なデータストレージのため、MessagePackフォーマットを使用。