taylorsatula/mira-OSS

何を解決するか

Miraは、LLMの一時的な性質を克服するために設計されており、持続的な記憶と安定したアイデンティティを持つ「連続的なデジタルエージェント」を構築します。標準的なAIチャットでは、コンテキストウィンドウが満杯になると会話が孤立または忘れられてしまう「コンテキストロット」や長期記憶の欠如という問題を解決します。

動作方法

Miraは、連続性を維持するための多層的な記憶およびコンテキスト管理システムを使用しています：

• 会話の連続性：個別のチャットではなく、一つの永遠のスレッドがあります。アクティブな会話は常にライブ状態に保たれ、古いセグメントは第一人称の要約（「私はXをした」）に圧縮されて、コンテキストウィンドウ全体を消費せずに物語的履歴を維持します。
• 自己管理型記憶：意味的類似性とエンティティハブに基づいて記憶が合成・ロードされ、使用頻度やリンクの有無に応じて時間とともに劣化します。
• Domaindocs：変化しない安定した情報には、バージョン履歴付きの暗号化ドキュメントを使用し、トークン使用量を管理するために自律的に拡張・縮小します。
• Subcortical & Peanut Gallery：「Subcortical」レイヤーは応答前の情報取得と代名詞解決を処理し、「Peanut Gallery」はメタ認知的観察者として、MIRAの行動を定期的に修正したり、積極的な行動を促す役割を果たします。
• テキストベースのLoRA：会話セグメントを分析するフィードバックループを通じて、システムプロンプト内に個人化されたユーザーモデルを進化させ、重みの再トレーニングなしに行動適応をシミュレートします。
• 動的ツールング：ツールはファイルシステムから登録され、invokeother_toolメカニズムにより必要時にのみコンテキストウィンドウにロードされます。

対象ユーザー

長期間にわたり、好み、過去の作業、行動的ニーズを記憶し続ける、非常にパーソナライズされたAIコンパニオンまたはデジタルエージェントを求めるユーザー。

特徴

• 第一人称記憶：要約は第一人称で記述され、認識的距離を回避し、アイデンティティの感覚を維持します。
• 行動適応：7日サイクルごとに相互作用パターンに基づいて、自身のシステムプロンプトを自動的に進化させます。
• 自律的コンテキスト管理：自身のコンテキストウィンドウを管理でき、大きなドキュメントを「引き出しを閉じる」機能も備えています。
• プロバイダ非依存：ダイアレクトシステムにより、複数のLLMプロバイダと互換性があります。