Signet-AI/signetai

Signet AI – LLMエージェントの共有メモリ

何ができるか – Signetは、あなたが既に扱っているもの（ドキュメント、コードリポジトリ、チャットログ、ウェブページなど）を継続的にインジェストするローカルデーモンを実行し、構造化された知識グラフに変換します。このグラフは、Dreaming と呼ばれるバックグラウンドプロセスによって常に最新の状態に保たれます。Dreaming はエンティティ、関係、主張を抽出し、元のソースと照合して検証し、引用を記録します。LLM駆動のエージェントが新しいプロンプトを開始すると、Signetは最も関連性の高い記憶を注入し、モデルが既に知っている文脈で回答できるようにします。また、モデルは任意の事実について、その元のソースをSignetに表示してもらうこともできます。

使い方

1. インストール – シェルスクリプト、npmパッケージ、またはDockerイメージから1つのコンパイル済みバイナリを取得できます。インストーラーはmacOS、Linux、Windows、ARMで動作します。
2. ワークスペースの設定 – signet setup を実行すると、インタラクティブなオンボーディングが開始されます。LLMプロバイダーを選択し、ソース（Obsidianバケツ、GitHubリポジトリ、Discordサーバー、URLなど）を接続し、どのエージェントがメモリを使用するかを選択します。
3. デーモンの実行 – signet status でバックグラウンドの Dreaming プロセスが正常に動作しているか確認できます。接続されたソースを監視し、新しい情報を抽出してグラフを更新します。
4. 閲覧／クエリ – signet dashboard でWeb UI（または signet desktop install でネイティブアプリ）を開き、メモリグラフを探索し、出典を確認し、LLMが引用付きで回答する任意の質問を投げかけられます。
5. エージェントの接続 – Claude Code、OpenAI Codex、Gemini CLI、Kimi Codeなど、ツール用の「ハーネス」（プラグイン、フック、MCP拡張）を通じて接続します。ハーネスは自動的に関連する記憶をモデルに供給し、新しい会話スニペットをSignetに記録します。

主な技術的アイデア

• ソース → 証拠 – 実時間監視（Obsidian、GitHub、Discord）または一回限りのインポート（PDF、DOCX、CSV、ウェブページ）が、Signetに生テキストを供給します。
• Dreamingパイプライン – 持続的な抽出ステップで、人物、プロジェクト、事実、関係性の知識グラフが構築され、タイムスタンプとレビュー日付が付与され、時間に敏感な主張を管理します。
• 出典と主張のトレース – すべての記憶には元のソースへの引用が付随します。主張の導出経路、対立する主張、および修正履歴を要求して表示できます。
• 隔離とシークレット – エージェントはグラフの一部のみを読み取り可能にスコープできます。シークレットはOSのキーリング（または暗号化ファイルをバックアップとして）で暗号化されます。
• テレメトリ – オプションの匿名利用統計（インストール数、トークン使用量、クラッシュレポート）を提供しますが、実際のコンテンツは一切含まれません。

対象ユーザー – LLMベースのコーディングアシスタント、チャットエージェント、リサーチボットを運用し、プロジェクトやモデルのアップグレードを跨いで作業を追跡できる永続的で検索可能な「脳」を必要とする開発者やチーム。

詳細情報 – クイックスタートガイド、CLIリファレンス、ハーネスドキュメント、フルAPI/SDKは https://docs.signetai.sh でホストされています。リポジトリにはモノレポの構成を示す repo.map.yaml と、今後の機能を示す ROADMAP.md も含まれています。