An open-source personal learning agent with three-layer memory (learner profile / wiki knowledge base / cross-conversation recall), a proactive scheduler, personal IM channels, and a workspace-scoped Practice Lab — built on the Pi SDK.

Inno Agent – 個人学習アシスタント

Inno Agent は、個人の学習を支援するためのオープンソースでローカル実行可能なAIアシスタントです。このプロジェクトは Pi coding-agent SDK（汎用的なLLMエージェントフレームワーク）を基盤としており、階層的なメモリ、能動的なスケジューラ、IMチャネル連携、ブラウザ内実習ラボといった教育向け機能を追加しています。同じ状態を共有する3つの実行形式を提供しています：

デスクトップアプリ（Electron） – macOS/Windows向けワンクリックインストール。
Web UI（React 19 + Tailwind 4） – Nodeサーバー、SSEストリーミング、ターミナル、Wikiビュー、ジョブリスト、設定画面を備えています。
CLI/TUI（inno） – HTTPサーバー不要の純粋なターミナルインターフェース。

コアコンセプト

レイヤー	保存内容	使用方法
L1 – 学習者プロファイル	学習目標、知識状態、誤解、好み。毎ターンに注入されるコンテキストパックに要約されます。	パーソナライズされた説明と診断フィードバックを提供します。
L2 – ネイティブWiki	人間が読めるページ（テキスト、PDF、画像）をBM25 + 知識グラフでインデックス化。インジェスト時にLLMによる要約を実施。	エージェントがWikiを照会して事実を取得、または新しいノートを生成できます。
L3 – セッション記録	SQLite FTS5に格納された完全な会話ログ。関連性閾値に基づくリトリーブ制御。	複数会話間の記憶とセッションリプレイを可能にします。

cron形式スケジューラにより、自然言語でジョブを定義できます（例：「明日、第2章を復習する」）。個人用IMチャネル（Feishu、WeChat）でリマインダーを送信し、Web UI外でもエージェントとチャット可能です。実習ラボは、xterm.jsを用いたワークスペーススコープのターミナルを提供し、エージェントがコマンド出力を読み取り、対応できます。

主な機能（READMEに記載）

3層メモリ（L1/L2/L3）：個別のライフサイクルを持つ。
能動的スケジューラ – 任意のインターフェースから自然言語で実行可能なcronジョブ。
個人用IMチャネル – Feishuネイティブ連携、WeChat（iLink QRログインまたはブリッジモード）。
実習ラボ – 記録可能な実行履歴を持つブラウザ内ターミナル。
シンプルモード＋プリセット – 非技術者向けのワンクリックワークスペーステンプレート（授業計画、PPT作成、シナリオ説明）。
スキルシステム＆コンテンツハブ – 公開GitHubハブまたは自己ホスティングバンドルサービスから再利用可能なスキル/プリセットをインポート可能。
会話の分岐編集 – 以前に送信したメッセージを編集し、その時点から再生成可能。アクティブなモデルコンテキストを汚染しません。
プラグイン可能なLLMプロバイダー – OpenAI風・Anthropic風エンドポイント（OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Ollama、ローカルモデル）に対応。UI上でライブでモデルを切り替え可能。
国際化＆テーマ – 英語/中国語UI、4種類のビジュアルテーマ。
セッションリプレイ – 任意のセッションをエクスポートし、スタンドアロンサイトで正確なUI操作を再現可能。
オプションのOSレベルサンドボックス – pi-sandboxでファイルシステム/ネットワークアクセスを制限。許可/尋ねる/拒否の権限システムによりUI承認ステップを追加。
コンピュータ使用（デスクトップ限定） – @injaneity/pi-computer-use経由で、ユーザー承認後に画面を観察し、UI操作を実行可能。

アーキテクチャ概要

ユーザーインターフェース → アプリケーション層 → Piエージェントランタイム → 階層的メモリ

ユーザーインターフェース – CLI、React Web UI、Electronデスクトップ、Feishu/WeChatアダプタ。
アプリケーション層 – チャネルアダプタ、Server-Sent Events付きHTTP API、WebSocketターミナル、cronスケジューラ、実習ラボオーケストレーション。
エージェントランタイム – 変更なしの @earendil-works/pi-coding-agent カーネル。Innoはツールと before_agent_start フックを追加し、L1/L3コンテキストを注入。
階層的メモリ –
- L1: src/memory/learner/
- L2: src/memory/l2/（Wiki、グラフ、インジェスト、要約）
- L3: src/memory/l3/（セッションJSONLファイルに対するSQLite FTS5インデックス）

リポジトリの構成はこの分離を反映しています（バックエンドは apps/inno-agent/、フロントエンドは apps/inno-agent/web/、Electronラッパー、コンテンツハブサーバーなど）。

セットアップ方法

クイックオプション

デスクトップアプリ – GitHubリリースページから最新の DMG/EXE をダウンロードし実行。初回起動時に ~/.inno-agent/config/config.json が作成され、LLMプロバイダーのAPIキーを追加します。
ソースから – クローン後、npm install、npm run build、次にサーバーを起動：
```
npm run server -- --home ./runtime --workspace ./workspace --port 3000
```
http://localhost:3000 を開きます。
Docker – docker compose up -d（runtime/ と workspace/ をマウント）。

設定

JSONファイル（config.example.json）で定義される内容：

デフォルトプロバイダーとモデル。
プロバイダー一覧（ベースURL、APIタイプ、APIキー、モデルID）。
有効なチャネル（Feishu、WeChat）。
有効なメモリレイヤー。
UIの好み（テーマ、閉じる動作）。

実行ディレクトリはCLIフラグまたは環境変数（INNO_HOME、INNO_DATA_DIR など）で上書き可能。

使い方の例（説明済み）

パーソナライズされたチュートリアル – エージェントは会話から誤解を診断し、L1に証拠を保存。必要に応じて演習や説明を生成可能。
自己ペースの学習スケジュール – 自然言語で復習ジョブを作成し、スケジューラが自動実行。
ワークスペーススコープのコーディング実習 – 実習ラボのターミナルを使用。エージェントは出力を読み取り、修正を提案、または新しいファイルを生成可能。
知識ベース構築 – PDF、Officeドキュメント、画像をL2 Wikiにインジェスト。後でチャットでWikiを照会可能。
セッションのレビューと共有 – セッションをエクスポートし、静的サイトで再現して個人的な振り返りや教育デモに活用可能。

ライセンスと引用

MITライセンスで提供。
プロジェクトは Pi SDK（@earendil-works/pi-*）に依存しており、こちらもMITライセンス。
READMEにBibTeX形式の推奨引用が記載されています。

コミュニティと貢献

問題報告とプルリクエストを歓迎。ビルドステップ（npm run build）が健全性チェックとして機能します。
非公式サポート用のWeChatユーザーグループが紹介されています。
ドキュメントには技術レポート（arXiv 2026年6月）、詳細なシステムドキュメント、セッションリプレイ用ショーケースサイトが含まれます。

結論：Inno Agentは、汎用LLMエージェントコアに教育特化のメモリ管理、スケジューリング、ツールを組み合わせた、完全機能のローカルホスティングAI学習アシスタントです。デスクトップ、Web、ターミナルのいずれの環境でも利用可能です。

hhyqhh/inno-agent