JuniorMemSys-Suite は何をしますか？
Apple Silicon上でトポロジカルデータ分析とビットドリフト推論を用いて、AIエージェント向けの効率的なメモリシステムを構築します。
概要
このスイートは、Apple Silicon（M1/M2/M3）のアーキテクチャを最大限に活用し、AIエージェントのメモリ管理を根本から改善するためのツールとライブラリを提供します。
主な機能
- トポロジカルデータ分析（TDA）: メモリ構造内のデータの形状と位相的特徴を分析し、冗長性の除去と重要なパターンの抽出を実現。
- ビットドリフト推論: 時間経過に伴うメモリセルの微細な変化を検出し、自己修復メカニズムを提供。
- Apple Silicon最適化: Neural Engine、Metal Performance Shaders、CPU/GPUの連携による高速処理。
対応プラットフォーム
- Claude Code
- Cursor
- Codex
- その他のLLMベースの開発エージェント
クイックスタート
pip install junior-memsys-suite
または、リポジトリをクローンして直接使用:
git clone https://github.com/feliciaksantana17/JuniorMemSys-Suite.git
cd JuniorMemSys-Suite
pip install -r requirements.txt
使用例
from junior_memsys import MemorySystem
# Apple Silicon対応のメモリシステムを初期化
ms = MemorySystem(device="mps")
# トポロジカル分析でメモリを最適化
optimized_memory = ms.analyze_topology(data_stream)
# ビットドリフト推論で変化を検出
drift_report = ms.detect_drift(optimized_memory)
環境変数
| 変数名 | 説明 | デフォルト値 |
|---|---|---|
MEM_DEVICE | 使用するデバイス（cpu/mps） | mps |
TDA_THRESHOLD | トポロジカル分析の感度 | 0.85 |
ライセンス
MITライセンス
貢献について
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