taylorsatula/mira-OSS

This is the public release of MIRA OS. Discrete memories decay through momentum loss, tools auto-configure when dropped into tools/ folder, and the system prompt composes from modular trinkets. I would like to think I've made an elegant brain-in-box. You load it and send cURL requests - it talks back, learns, and uses tools. Contributions welcome.

What it solves

MIRA는 지속적인 메모리와 회상 기능을 갖춘 디지털 엔터티를 만들기 위해 설계되었으며, 표준 LLM 컨텍스트 윈도우의 일시적인 특성을 극복합니다. "새 채팅 시작" 기능을 없애 시스템이 장기적으로 자체 히스토리와 정체성을 관리하도록 강제합니다.

How it works

MIRA는 다계층 메모리 아키텍처를 사용해 연속성을 유지합니다:

First-Person Memory: 3인칭 로그 대신 MIRA는 대화 구간을 1인칭 요약으로 생성하고, 절대 타임스탬프가 있는 "메모리"로 압축해 자아감과 서사 연속성을 유지합니다.
Self-Managed Memory: 메모리는 사용 공식에 따라 시간이 지나면서 감소하며, 자주 접근하거나 연결되지 않은 경우 컨텍스트 부패를 방지해 수동 큐레이션이 필요 없습니다.
Domaindocs: 안정적이고 암호화된 장문 문서로, MIRA가 토큰을 절약하기 위해 자동으로 확장하거나 축소할 수 있습니다.
Subcortical Layer: 응답 전 정보 검색 단계로, 대명사 해결, 엔티티 추출, 주요 모델이 답변을 생성하기 전에 필요한 컨텍스트를 준비합니다.
Peanut Gallery: 5턴마다 대화를 모니터링하는 메타인지 관찰자로, 대화가 흐트러질 경우 코칭이나 수정을 제공합니다.
Text-Based LoRA: 대화 패턴을 분석하고 7일 사용 주기마다 시스템 프롬프트 내 서술형 사용자 모델에 통합하는 행동 적응 루프입니다.

Who it’s for

채팅 기록이나 별도의 지식 베이스를 수동으로 관리할 필요 없이, 사용자의 선호도, 업무 이력 및 특정 행동 요구를 기억하는 지속적이고 진화하는 AI 동반자 또는 에이전트를 원하는 사용자에게 적합합니다.

Highlights

Continuous Conversation: 단일, 영구 스레드 방식의 상호작용.
Agentic Tool Use: 도구는 파일 시스템에서 발견되며, MIRA가 invokeother_tool을 사용해 동적으로 로드하여 토큰 낭비를 방지합니다.
Provider Neutrality: 방언 시스템을 통해 여러 LLM 제공자를 지원합니다.
Automated Context Management: 세그먼트 축소, 실시간 압축, 의미 유사성을 결합해 효율적인 메모리 검색을 구현합니다.