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何を解決するか

Evonicは、エージェントを概念から本番環境に移行するためのエージェント型AIフレームワークです。複数エージェントシステムの管理の複雑さを解消し、エージェントのアイデンティティ、ツール、知識ベース、実行環境を統一的に定義する仕組みを提供するとともに、リアルタイムの活動監視により安全性和を確保します。

動作方法

Evonicはモジュールアーキテクチャを採用しており、エージェントは6つの次元（コンセプト、モデル、ツール、知識ベース、チャネル、スキル）で定義されます。長期記憶には、意味的ベクトル検索と知識グラフを組み合わせたハイブリッドメモリエンジン（Evomem）を使用します。セキュリティを確保するため、「インジェクションガード」でプロンプトインジェクションを検出し、ヒューリスティックな悪意ある行動検出システムにより、大量のファイル削除などの危険な操作が実行される前にブロックします。

対象ユーザー

自律型AIエージェント、複数エージェントスワーム、またはローカルおよびリモートインフラストラクチャ上で動作する自動化されたDevOpsや研究アシスタントを構築したい開発者や組織向けに設計されています。

主な特徴

• ワークプレイス: ローカル、リモート（SSH経由）、トンネルベース（Evonet経由）の実行環境をサポートし、分散実行を実現します。
• エージェント間通信: エージェント間のメッセージング、委任、階層的オーケストレーションをサポートするネイティブプロトコル。
• 知識グラフ: Obsidianスタイルのウィキリンクを備えたKBドキュメントのインタラクティブな可視化と、エンティティ抽出と重複削除を行う自律型KBオーガナイザー・サブエージェント。
• トレーニングデータアーカイブ: 実際のエージェント実行から、チェーン・オブ・シンキングを含むLLM I/Oをバイト単位で正確に記録し、SFTデータセットを生成します。
• マルチチャネル対応: Telegram、WhatsApp、Discordへのネイティブ統合。
• トークン圧縮: RTKベースの圧縮により、意味を損なわずLLMコストを削減します。