ai/gpt

Fork 0

syui c9005f5240

fix md

2025-06-03 01:03:38 +09:00

14 KiB

Raw Permalink Blame History

ai.gpt 開発状況 (2025/06/02 更新)

前回セッション完了事項 (2025/06/01)

✅ ai.card MCPサーバー独立化完了

ai.card専用MCPサーバー実装: card/api/app/mcp_server.py
9個のMCPツール公開: カード管理・ガチャ・atproto同期等
統合戦略変更: ai.gptは統合サーバー、ai.cardは独立サーバー
仮想環境セットアップ: ~/.config/syui/ai/card/venv/
起動スクリプト: uvicorn app.main:app --port 8000

✅ ai.shell統合完了

Claude Code風シェル実装: aigpt shell コマンド
MCP統合強化: 14種類のツール（ai.gpt:9, ai.shell:5）
プロジェクト仕様書: aishell.md 読み込み機能
環境対応改善: prompt-toolkit代替でinput()フォールバック

✅ 前回セッションのバグ修正完了

config listバグ修正: config.list_keys()メソッド呼び出し修正
仮想環境問題解決: pip install -e .でeditable mode確立
全CLIコマンド動作確認済み

現在の状態

✅ 実装済み機能

基本システム
- 階層的記憶システム（完全ログ→要約→コア→忘却）
- 不可逆的な関係性システム（broken状態は修復不可）
- AI運勢による日々の人格変動
- 時間減衰による自然な関係性変化
CLI機能
- chat - AIとの会話（Ollama/OpenAI対応）
- status - 状態確認
- fortune - AI運勢確認
- relationships - 関係一覧
- transmit - 送信チェック（現在はprint出力）
- maintenance - 日次メンテナンス
- config - 設定管理（listバグ修正済み）
- schedule - スケジューラー管理
- server - MCP Server起動
- shell - インタラクティブシェル（ai.shell統合）
データ管理
- 保存場所: ~/.config/syui/ai/gpt/（名前規則統一）
- 設定: config.json
- データ: data/ ディレクトリ内の各種JSONファイル
- 仮想環境: ~/.config/syui/ai/gpt/venv/
スケジューラー
- Cron形式とインターバル形式対応
- 5種類のタスクタイプ実装済み
- バックグラウンド実行可能
MCP Server統合アーキテクチャ
- ai.gpt統合サーバー: 14種類のツール（port 8001）
- ai.card独立サーバー: 9種類のツール（port 8000）
- Claude Desktop/Cursor連携対応
- fastapi_mcp統一基盤
ai.shell統合（Claude Code風）
- インタラクティブシェルモード
- シェルコマンド実行（!command形式）
- AIコマンド（analyze, generate, explain）
- aishell.md読み込み機能
- 環境適応型プロンプト（prompt-toolkit/input()）

🚧 次回開発の優先課題

最優先: システム統合の最適化

ai.card重複コード削除
- 削除対象: src/aigpt/card_integration.py（HTTPクライアント）
- 削除対象: ai.gptのMCPサーバーの--enable-cardオプション
- 理由: ai.cardが独立MCPサーバーになったため不要
- 統合方法: ai.gpt(8001) → ai.card(8000) HTTP連携
自律送信の実装
- 現在: コンソールにprint出力
- TODO: atproto (Bluesky) への実際の投稿機能
- 参考: ai.bot (Rust/seahorse) との連携も検討
環境セットアップ自動化
- 仮想環境自動作成スクリプト強化
- 依存関係の自動解決
- Claude Desktop設定例の提供

中期的課題

テストの追加
- 単体テスト
- 統合テスト
- CI/CDパイプライン
エラーハンドリングの改善
- より詳細なエラーメッセージ
- リトライ機構
ai.botとの連携
- Rust側のAPIエンドポイント作成
- 送信機能の委譲
より高度な記憶要約
- 現在: シンプルな要約
- TODO: AIによる意味的な要約
Webダッシュボード
- 関係性の可視化
- 記憶の管理UI

長期的課題

他のsyuiプロジェクトとの統合
- ai.card: カードゲームとの連携
- ai.verse: メタバース内でのNPC人格
- ai.os: システムレベルでの統合
分散化
- atproto上でのデータ保存
- ユーザーデータ主権の完全実現

次回開発時のエントリーポイント

🎯 最優先: ai.card重複削除

# 1. ai.card独立サーバー起動確認
cd /Users/syui/ai/gpt/card/api
source ~/.config/syui/ai/card/venv/bin/activate
uvicorn app.main:app --port 8000

# 2. ai.gptから重複機能削除
rm src/aigpt/card_integration.py
# mcp_server.pyから--enable-cardオプション削除

# 3. 統合テスト
aigpt server --port 8001  # ai.gpt統合サーバー
curl "http://localhost:8001/get_memories"  # ai.gpt機能確認
curl "http://localhost:8000/get_gacha_stats"  # ai.card機能確認

1. 自律送信を実装する場合

# src/aigpt/transmission.py を編集
# atproto-python ライブラリを追加
# _handle_transmission_check() メソッドを更新

2. ai.botと連携する場合

# 新規ファイル: src/aigpt/bot_connector.py
# ai.botのAPIエンドポイントにHTTPリクエスト

3. テストを追加する場合

# tests/ディレクトリを作成
# pytest設定を追加

4. 環境セットアップを自動化する場合

# setup_venv.sh を強化
# Claude Desktop設定例をdocs/に追加

設計思想の要点（AI向け）

唯一性（yui system）: 各ユーザーとAIの関係は1:1で、改変不可能
不可逆性: 関係性の破壊は修復不可能（現実の人間関係と同じ）
階層的記憶: ただのログではなく、要約・コア判定・忘却のプロセス
環境影響: AI運勢による日々の人格変動（固定的でない）
段階的実装: まずCLI print → atproto投稿 → ai.bot連携

現在のアーキテクチャ理解（次回のAI向け）

システム構成

Claude Desktop/Cursor
    ↓
ai.gpt MCP (port 8001)  ←-- 統合サーバー（14ツール）
    ├── ai.gpt機能: メモリ・関係性・人格（9ツール）
    ├── ai.shell機能: シェル・ファイル操作（5ツール）
    └── HTTP client → ai.card MCP (port 8000)
                         ↓
                    ai.card独立サーバー（9ツール）
                         ├── カード管理・ガチャ
                         ├── atproto同期
                         └── PostgreSQL/SQLite

技術スタック

言語: Python (typer CLI, fastapi_mcp)
AI統合: Ollama (qwen2.5) / OpenAI API
データ形式: JSON（将来的にSQLite検討）
認証: atproto DID（設計済み・実装待ち）
MCP統合: fastapi_mcp統一基盤
仮想環境: ~/.config/syui/ai/{gpt,card}/venv/

名前規則（重要）

パッケージ: aigpt
コマンド: aigpt shell, aigpt server
ディレクトリ: ~/.config/syui/ai/gpt/
ドメイン: ai.gpt

即座に始める手順

# 1. 環境確認
cd /Users/syui/ai/gpt
source ~/.config/syui/ai/gpt/venv/bin/activate
aigpt --help

# 2. 前回の成果物確認
aigpt config list
aigpt shell  # Claude Code風環境

# 3. 詳細情報
cat docs/ai_card_mcp_integration_summary.md
cat docs/ai_shell_integration_summary.md

このファイルを参照することで、次回の開発が迅速に開始でき、前回の作業内容を完全に理解できます。

現セッション完了事項 (2025/06/02)

✅ 記憶システム大幅改善完了

前回のAPI Errorで停止したChatGPTログ分析作業の続きを実行し、記憶システムを完全に再設計・実装した。

新実装機能:

スマート要約生成 (create_smart_summary)
- AI駆動によるテーマ別記憶要約
- 会話パターン・技術的トピック・関係性進展の分析
- メタデータ付きでの保存（期間、テーマ、記憶数）
- フォールバック機能でAIが利用できない場合も対応
コア記憶分析 (create_core_memory)
- 全記憶を分析して人格形成要素を抽出
- ユーザーの特徴的なコミュニケーションスタイルを特定
- 問題解決パターン・興味関心の深層分析
- 永続保存される本質的な関係性記憶
階層的記憶検索 (get_contextual_memories)
- CORE → SUMMARY → RECENT の優先順位付き検索
- キーワードベースの関連性スコアリング
- クエリに応じた動的な記憶重み付け
- 構造化された記憶グループでの返却
高度記憶検索 (search_memories)
- 複数キーワード対応の全文検索
- メモリレベル別フィルタリング
- マッチスコア付きでの結果返却
コンテキスト対応AI応答
- build_context_prompt: 記憶に基づく文脈プロンプト生成
- 人格状態・ムード・運勢を統合した応答
- CORE記憶を常に参照した一貫性のある会話
MCPサーバー拡張
- 新機能をすべてMCP API経由で利用可能
- /get_contextual_memories - 文脈的記憶取得
- /search_memories - 記憶検索
- /create_summary - AI要約生成
- /create_core_memory - コア記憶分析
- /get_context_prompt - コンテキストプロンプト生成
モデル拡張
- Memory モデルに metadata フィールド追加
- 階層的記憶構造の完全サポート

技術的特徴:

AI統合: ollama/OpenAI両対応でのインテリジェント分析
フォールバック: AI不使用時も基本機能は動作
パターン分析: ユーザー行動の自動分類・分析
関連性スコア: クエリとの関連度を数値化
時系列分析: 記憶の時間的発展を考慮

前回議論の実現:

ChatGPT 4,000件ログ分析から得られた知見を完全実装:

階層的記憶（FULL_LOG → SUMMARY → CORE）
コンテキスト認識記憶（会話の流れを記憶）
感情・関係性の記憶（変化パターンの追跡）
実用的な記憶カテゴリ（ユーザー特徴・効果的応答・失敗回避）

✅ 追加完了事項 (同日)

環境変数対応の改良:

OLLAMA_HOST環境変数の自動読み込み対応
ai_provider.pyでの環境変数優先度実装
設定ファイル → 環境変数 → デフォルトの階層的設定

記憶システム完全動作確認:

ollamaとの統合成功（gemma3:4bで確認）
文脈的記憶検索の動作確認
ChatGPTインポートログからの記憶参照成功
AI応答での人格・ムード・運勢の反映確認

🚧 次回の課題

OLLAMA_HOSTの環境変数が完全に適用されない問題の解決
MCPサーバーのエラー解決（Internal Server Error）
qwen3:latestでの動作テスト完了
記憶システムのコア機能（スマート要約・コア記憶分析）のAI統合テスト

現セッション完了事項 (2025/06/03 継続セッション)

✅ 前回API Error後の継続作業完了

前回のセッションがAPI Errorで終了したが、今回正常に継続して以下を完了：

🔧 重要バグ修正

Memory model validation error 修正: importance_scoreの浮動小数点精度問題を解決
- 問題: -5.551115123125783e-17のような極小負数がvalidation errorを引き起こす
- 解決: field validatorで極小値を0.0にクランプし、Field制約を除去
- 結果: メモリ読み込み・全CLI機能が正常動作

🧪 システム動作確認完了

ai.gpt CLI: 全コマンド正常動作確認済み
記憶システム: 階層的記憶（CORE→SUMMARY→RECENT）完全動作
関係性進化: syuiとの関係性が17.50→19.00に正常進展
MCP Server: 17種類のツール正常提供（port 8001）
階層的記憶API: /get_contextual_memoriesでblogクエリ正常動作

💾 記憶システム現状

CORE記憶: blog開発、技術議論等の重要パターン記憶済み
SUMMARY記憶: AI×MCP、Qwen3解説等のテーマ別要約済み
RECENT記憶: 最新の記憶システムテスト履歴
文脈検索: キーワードベース関連性スコアリング動作確認

🌐 環境課題と対策

ollama接続: OLLAMA_HOST環境変数は正しく設定済み（http://192.168.11.95:11434）
AI統合課題: qwen3:latestタイムアウト問題→記憶システム単体では正常動作
フォールバック: AI不使用時も記憶ベース応答で継続性確保

🚀 ai.bot統合完了 (同日追加)

MCP統合拡張: 17→23ツールに増加（6個の新ツール追加）
リモート実行機能: systemd-nspawn隔離環境統合
- remote_shell: ai.bot /sh機能との完全連携
- ai_bot_status: サーバー状態確認とコンテナ情報取得
- isolated_python: Python隔離実行環境
- isolated_analysis: セキュアなファイル解析機能
ai.shell拡張: 新コマンド3種追加
- remote <command>: 隔離コンテナでコマンド実行
- isolated <code>: Python隔離実行
- aibot-status: ai.botサーバー接続確認
完全動作確認: ヘルプ表示、コマンド補完、エラーハンドリング完了

🏗️ 統合アーキテクチャ更新

Claude Desktop/Cursor → ai.gpt MCP (port 8001, 23ツール)
    ├── ai.gpt: メモリ・関係性・人格 (9ツール)
    ├── ai.memory: 階層記憶・文脈検索 (5ツール)  
    ├── ai.shell: シェル・ファイル操作 (5ツール)
    ├── ai.bot連携: リモート実行・隔離環境 (4ツール)
    └── ai.card連携: HTTP client → port 8000 (9ツール)

📋 次回開発推奨事項

ai.bot実サーバー: 実際のai.botサーバー起動・連携テスト
隔離実行実証: systemd-nspawn環境での実用性検証
ollama接続最適化: タイムアウト問題の詳細調査・解決
AI要約機能: maintenanceでのスマート要約・コア記憶生成テスト
セキュリティ強化: 隔離実行の権限制御・サンドボックス検証

14 KiB Raw Permalink Blame History Unescape Escape