SunnyBoy-y/LearnGraph

LearnGraph – AI 拡張、自己ホスト型学習ワークスペース

それは何か

• ユーザーが具体的な学習目標を設定し、その目標のための 知識グラフ を構築し、AI エージェント が学習、練習、評価を通じてユーザーをガイドできるようにする、自己ホスト型の Web + Android アプリケーション。
• システムは、グラフと証拠の メモリ（ユーザーが読んだ、回答した、またはコーディングした内容）を継続的に更新し、エージェントが次のステップを推奨できるようにします。

主な機能

機能	得られるもの
成長する知識グラフ	自然言語の目標から、バックエンドはトピックと前提条件の関係のバージョン管理された編集可能なグラフを生成します。ユーザーはそれを監査および修正できます。
エージェントネイティブ学習	AI エージェントがアクションを計画します – ソースの取得、概念の説明、演習の作成、Docker サンドボックスでのコード実行、結果の記録。
全二重音声チューター	音声認識と音声合成（DashScope ASR + Volcano TTS）が統合されています。話しながら同時に聞くことができ、話された文を強調表示するライブ字幕があります。
Docker 分離サンドボックス	エージェントが実行するコードは、デフォルトでオフラインの Docker コンテナで実行されます。アウトバウンドネットワークには明示的な承認が必要で、強力なセキュリティ境界を提供します。
Android クライアント	ネイティブ Kotlin/Jetpack-Compose アプリ（GeckoView）は Web UI をミラーリングし、カメラ、ファイル共有、QR スキャン、生体認証ログイン、TTS、プッシュ通知を追加します。
イベントソーシング長期メモリ	すべてのインタラクションは不変のイベントとして保存されます。投影レイヤーはオンデマンドで検索可能なコンテキストを構築し、リプレイ、監査、プロンプトインジェクションからの保護を可能にします。
インタラクティブ学習ページ	各グラフノードは、教材、インタラクティブな実験、ミニゲーム、採点付きクイズを含む完全な学習ページを生成できます。進行状況は永続化され、再開できます。
「マジックカード」コンポーネント	AI 生成の UI ウィジェット（多肢選択、穴埋め、チャートなど）で、状態を持ち、学習ページ間で再利用できます。
マルチモデルプロバイダーサポート	OpenAI、Anthropic、Qwen、DeepSeek、Ollama、Copilot などのプラグインアーキテクチャで、統一された資格情報処理を備えています。

アーキテクチャ概要

• フロントエンド：Web UI 用に React 19 + TypeScript (Vite)。Android 用に Kotlin/Jetpack-Compose。TanStack Query、React Flow、および AI が生成した安全な HTML のためのカスタム 信頼できるレンダラー を使用。
• バックエンド：FastAPI (Python 3.11+) が HTTP + SSE エンドポイントを公開。コアサービスは G-R-E-M-A 学習ループ（目標 → 表現 → 証拠 → 習得 → 行動）を実装。
• メモリ：SQLite (WAL) のイベントストアと、ハイブリッドベクトル + キーワード検索のためのレイヤー化された投影。
• サンドボックス：sandboxd デーモンがエージェントツールを実行する Docker コンテナを制御。egress プロキシは「デフォルトオフライン、承認後にオンライン」ポリシーを強制。
• データ永続化：すべてのユーザーデータ、グラフバージョン、証拠、暗号化されたプロバイダーシークレットは Docker ボリューム（またはバインドマウントディレクトリ）に保存され、コンテナアップグレード後も保持されます。

試す方法

1. Docker compose（推奨）

   git clone https://github.com/SunnyBoy-y/LearnGraph.git
   cd LearnGraph
   docker compose up -d --build   # web+API イメージとサンドボックスサービスをビルド
   

   • ブラウザで http://127.0.0.1:18000 を開きます。
   • コンテナログに印刷された一時管理者パスワードでログインし、パスワードを変更します。
2. 開発モード（貢献したい場合）

   npm run dev:install   # Node と Python の依存関係をインストールし、.env ファイルを作成
   npm run dev           # Vite フロントエンドと FastAPI バックエンドを起動
   

   • フロントエンド：http://127.0.0.1:5173
   • API：http://127.0.0.1:8000
3. Android クライアント
   • mobile/native で Kotlin アプリをビルドするか、事前ビルドされた APK をインストールします。
   • ホストアドレス（例：http://192.168.1.5:18000）を指定します。

典型的なワークフロー

1. 学習目標を設定 – 「2 週間でデータ分析のための Python の基本を学ぶ。」
2. 生成されたグラフを確認 – 変数、pandas、可視化 などのノードを承認します。
3. エージェントとチャット – 説明を求めたり、コード例をリクエストしたり、エージェントに練習問題を作成させたりします。
4. 演習を行う – UI はインタラクティブなページを表示し、結果は証拠として保存されます。
5. 次の推奨を得る – システムは 習得 状態を更新し、次に影響の大きいノードを提案します。

誰が使うか

• 新しい分野への構造化された AI ガイド付きパスを望む個人学習者。
• エージェント駆動のチュータリング、メモリ監査、またはサンドボックス化されたツール実行を実験する研究者。
• 内部の知識オンボーディングパイプラインを構築する小規模チーム（自己ホストでデータをプライベートに保つ）。

現在の制限

• まだ 初期開発 段階。本番ワークロードには推奨されません。
• 音声機能はクラウドプロバイダー（DashScope、Volcano）に依存しており、音声をそれらのサービスに送信します。
• サンドボックスは Docker のみをサポート。Docker のない環境ではコード実行機能を実行できません。
• マルチユーザーコラボレーションは基本的な RBAC に限定されており、リアルタイムの共同学習はまだ実装されていません。

詳細情報

• 開発者ガイドとドキュメント：https://sunnyboy-y.github.io/LearnGraph/
• ソースコード：https://github.com/SunnyBoy-y/LearnGraph
• ライセンス：MIT（フォークして拡張しても構いません）。

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LearnGraph は、知識グラフ計画、自律型チュータリングエージェント、音声対話、Docker 分離された実行サンドボックスを組み合わせた、本物のオープンソース AI エージェント学習プラットフォームです。