sympozium-ai/sympozium

何を解決するか

Sympozium は、マルチエージェントAIシステムのKubernetesネイティブな調整レイヤーを提供します。複数のエージェントがコンテキストを共有し、タスクを引き継ぎ、共有された状況認識を維持する必要があるという課題に対処し、エージェントをPodとして、ポリシーをカスタムリソース定義（CRD）として扱います。

動作方法

Sympozium は、AIエージェントの実行と相互作用を管理するコントロールプレーンとして機能します。Kubernetesのプリミティブを使用してエージェントのデプロイを処理し、すべての実行はJob、すべてのエージェントはPodとして扱われます。vLLMやllama.cppなどのさまざまな推論エンジンやOpenAI、AnthropicなどのAIプロバイダーと統合され、ベンダーに縛られません。主なメカニズムは以下の通りです：

• 合成膜（Synthetic Membrane）：信頼グループと可視性タグを通じて、エージェント間で共有する情報の制御。
• エンセムブル（Ensembles）：単一のパックとしてアクティブ化できるエージェントチームのバンドル。
• 共有ワークフロー記憶（Shared Workflow Memory）：パックレベルのSQLiteメモリプールで、複数のキャラクター間の知識共有を可能に。
• スキルサイドカー（Skill Sidecars）：一時的なRBACで隔離されたサイドカーでエージェントスキルを実行。
• エージェントサンドボックス（Agent Sandbox）：gVisorやKataを介したカーネルレベルの隔離により、安全なエージェント実行を提供。

対象ユーザー

Kubernetes上で堅牢なオーケストレーション、セキュリティ、スケーラビリティを必要とする複雑なマルチエージェントAIシステムを構築する開発者およびプラットフォームエンジニア向けに設計されています。

主な特徴

• K8sネイティブアーキテクチャ：CRDと標準のKubernetesスケジューラを使用してエージェントおよびモデルの配置。
• マルチチャネル対応：NATS JetStreamを介したTelegram、Slack、Discord、WhatsAppへのネイティブ統合。
• MCPサーバー統合：外部ツールの発見とフィルタリングにModel Context Protocol（MCP）をサポート。
• 包括的なガバナンス：ツールのゲート制御、ネットワークエグレス、イメージレジストリの許可リストを含むクラスターワイドな SympoziumPolicy。
• 観測性：組み込みのOpenTelemetryトレース、Prometheusメトリクス、実行ごとのトークンコスト推定。