beilusaiying/always-accompany

何を解決するか

always-accompany は、長期的なAI対話における「コンテキストの崩壊」と記憶喪失の問題を解決することを目的としています。大規模なプロジェクトや長時間の会話において、AIが重要な情報を忘れることを防ぐために、不要なデータでトークンウィンドウが過負荷になるのを回避しつつ、最も関連性の高い情報を取得してプロンプトに注入する構造化されたメモリシステムを実装しています。

動作方法

このプロジェクトは、コンテキストと注目メカニズムを管理するためのマルチレイヤー方式を採用しています。

• レイヤードメモリ: データを ホット（最近/アクティブ）、ウォーム（フェーズレベル）、コールド（深い履歴）のレイヤーに分類し、事実用の構造化された Data テーブルも用意しています。これらはユーザーの透明性を確保するため、プレーンなJSONまたはMarkdownファイルとして保存されます。
• P1メモリリコール: フロントロードされたリコールメカニズム（P1）は、ユーザーの入力を分析して長期メモリレイヤーから関連する抜粋を検索し、メインAIが応答を生成する前に処理します。これはモデル外の動的注目メカニズムとして機能します。
• コンテキスト管理: コンテキストウィンドウに対して細かい制御を提供し、ファイル読み取りレベルでのクリーンアップや段階的な圧縮により、古くなったまたは重複する情報を削除しつつ、永続的な記録は削除しません。
• プラグインベースフレームワーク: コア機能はプラグインとして提供され、カスタムJS、Python、またはスタンドアロンプログラムでシステムを拡張可能です。
• モード固有の隔離: スマート、チャット、コード、ワークなどの異なるモードは、それぞれ独自のメモリテーブルとリコール経路を維持し、プロジェクト間の情報漏洩を防ぎます。

対象ユーザー

• ロールプレイ、コーディング、および一般的な生産性のために、高度にカスタマイズ可能なAIコンパニオンを求めるパワーユーザー。
• ローカルファイルの読み取り/変更やコマンド実行が可能な、細かい権限制御を備えたエージェントワークベンチを求める開発者。
• AIが何を記憶しているか、そしてなぜ特定の情報をリコールしたかを正確に確認できる「ホワイトボックス」の透明性を好むAI愛好家。

特徴

• マルチ目的モード: チャット/ロールプレイ（SillyTavern互換）、IDEレベルのコーディング、および業務生産性のための専用環境。
• エージェント機能: MCP、ファイルシステムアクセス、コマンド実行をサポートする統合ツールチェーン。
• デスクトップ統合: スクリーン認識機能付きLive2Dコンパニオンと、能動的なコメント機能。
• 広範なボットサポート: Discord、Telegram、Slackを含む9つの異なるプラットフォーム用の組み込みシェル。
• 透明なメモリ: P1リコールチェーンとメモリリコールプロセスを検査できるホワイトボックス診断パネル。