taylorsatula/mira

解決する課題

MIRA は、長期的な記憶と行動の持続性を備えた継続的なデジタルエンティティを作成することで、標準的な LLM 会話の一時的な性質を克服するように設計されています。これにより、「新しいチャットを開始する」というパラダイムが排除され、システムが独自のコンテキストを管理し、無期限のタイムラインにわたって想起することが強制されます。

仕組み

MIRA は、継続性を維持するために多層的なアプローチを使用します。

• コンテキスト管理: 非同期会話処理（レム睡眠に類似）とアクティブなコンテキストウィンドウ操作を採用しています。会話が大きくなりすぎると、古いメッセージを圧縮して、継続的なブリーフにまとめます。
• 一人称記憶: 三人称のログではなく、MIRA は自身の行動と経験の一人称要約を生成し、タイムスタンプと複雑性スコア付きのメモリトレースとして保存します。
• 自己管理メモリ: メモリは、頻繁にアクセスされるか明示的にリンクされない限り、使用式に基づいて時間の経過とともに減衰し、人間によるキュレーションを必要とせずにコンテキストの腐敗を防ぎます。
• 皮質下とピーナッツギャラリー: 「皮質下」層は応答前の情報検索とエンティティ抽出を処理し、「ピーナッツギャラリー」はメタ認知的オブザーバーとして機能し、数ターンごとに MIRA に軌道修正を促すことができます。
• テキストベースの LoRA: システムは、会話セグメントを行動契約と照合して分析し、これらのパターンを進化するシステムプロンプトに合成することで動作を適応させ、テキスト操作を通じて効果的にその性格を「トレーニング」します。
• 動的ツール: ツールはファイルシステムから発見され、必要な場合にのみコンテキストウィンドウにロードされるため、トークンの無駄が削減されます。

対象ユーザー

過去のやり取りを記憶し、ユーザーのフィードバックに基づいて行動を進化させ、コンテキストを失うことなく複雑で長期的なプロジェクトを管理できる、永続的な AI コンパニオンまたはアシスタントを求めるユーザー。

ハイライト

• 継続的なナラティブ: 「新しいチャット」ボタンのない、単一の永続的な会話スレッド。
• 一人称リコール: 認識論的距離を減らすために、AI 自身の視点から書かれたメモリ。
• 自律的なコンテキスト制御: トークンの爆発を管理するために「domaindocs」（安定した暗号化ドキュメント）を展開および折りたたむ機能。
• 行動適応: 7 使用日ごとにシステムプロンプトを洗練する進化的ユーザーモデリング。
• 拡張可能なツールセット: MIRA がリポジトリからツールを自律的に有効にできるプラグアンドプレイのツールアーキテクチャ。