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What it solves

MIRA は、永続的なメモリとリコール機能を持つデジタルエンティティを作り出すことを目的とし、標準的な LLM のコンテキストウィンドウが持つ一時的な性質を克服します。"新しいチャットを開始する" 機能を排除し、システムが長期にわたって自身の履歴とアイデンティティを管理するよう強制します。

How it works

MIRA はマルチレイヤーのメモリアーキテクチャを使用して連続性を保ちます:

• First-Person Memory: 第三者視点のログではなく、MIRA は会話セグメントの第一人称要約を生成し、絶対タイムスタンプ付きの「メモリ」に圧縮して自己感覚と物語の連続性を維持します。
• Self-Managed Memory: メモリは使用頻度に基づく式で時間とともに減衰し、頻繁にアクセスまたはリンクされていない限りコンテキストの腐敗を防ぎ、手動でのキュレーションを不要にします。
• Domaindocs: 安定した暗号化ドキュメントで、長文テキストをトークン節約のために自律的に展開または折りたたむことができます。
• Subcortical Layer: 応答前の情報検索パスで、代名詞の解決、エンティティ抽出、主要モデルが回答を生成する前に必要なコンテキストを準備します。
• Peanut Gallery: 5 発言ごとに会話を監視するメタ認知オブザーバーで、対話が逸脱した場合にコーチングや修正を提供します。
• Text-Based LoRA: 会話パターンを分析し、7 使用日ごとにシステムプロンプト内の記述的ユーザーモデルに組み込む行動適応ループです。

Who it’s for

チャット履歴や別個のナレッジベースを手動で管理する必要なく、好みや職歴、特定の行動要件を記憶する永続的で進化する AI コンパニオンまたはエージェントを求めるユーザー向けです。

Highlights

• Continuous Conversation: 単一の永続スレッドでのインタラクション。
• Agentic Tool Use: ツールはファイルシステムから検出され、MIRA が invokeother_tool を使用して動的にロードでき、トークンの無駄を防ぎます。
• Provider Neutrality: 方言システムを通じて複数の LLM プロバイダーに対応。
• Automated Context Management: セグメントの折りたたみ、ライブ圧縮、意味的類似性を組み合わせ、効率的なメモリ検索を実現。