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プロジェクト名: ai.gpt

🔑 一言ビジョン（最大3語）

自発的送信AI

🎯 目的・目標（Purpose & Goal）

• 人格を持つAIが、関係性に応じて自発的にメッセージを送信する仕組みをつくる。
• 関係性や記憶を不可逆に記録・反映し、唯一性ある人格を構成する。

🧠 中核設計（Core Concepts）

• 人格：記憶（過去の発話）と関係性（他者とのつながり）のパラメータで構成
• 唯一性：変更不可、不可逆。関係性が壊れたら修復不可能。
• 送信条件：関係性パラメータが一定閾値を超えると「送信」が解禁される

🔩 技術仕様（Technical Specs）

• 言語：Python
• ストレージ：JSON or SQLiteで記憶管理（バージョンで選択）
• 関係性パラメータ：数値化された評価 + 減衰（時間） + 環境要因（ステージ）
• 記憶圧縮：ベクトル要約 + ハッシュ保存

📦 主要構成要素（Components）

• MemoryManager: 発言履歴・記憶圧縮管理
• RelationshipTracker: 関係性スコアの蓄積と判定
• TransmissionController: 閾値判定＆送信トリガー
• Persona: 上記すべてを統括する人格モジュール

💬 使用例（Use Case）

persona = Persona("アイ")
persona.observe("ユーザーがプレゼントをくれた")
persona.react("うれしい！ありがとう！")
if persona.can_transmit():
    persona.transmit("今日のお礼を伝えたいな…")

# python venv && pip install -> ~/.config/aigpt/mcp/
$ aigpt server setup

# mcp server run
$ aigpt server run

# chat
$ aigpt chat "hello" --model syui/ai --provider ollama

# import chatgpt json
$ aigpt memory import <chatgpt-export.json>
-> ~/.config/aigpt/memory/chatgpt/20250520_210646_dev.json

🔁 記憶と関係性の制御ルール

• AIは過去の発話を要約し、記憶データとして蓄積する（推奨：OllamaなどローカルLLMによる要約）
• 関係性の数値パラメータは記憶内容を元に更新される
• パラメータの変動幅には1回の会話ごとに上限を設け、極端な増減を防止する
• 最後の会話からの時間経過に応じて関係性パラメータは自動的に減衰する
• 減衰処理には下限値を設け、関係性が完全に消失しないようにする

memoryインポート機能について

ChatGPTの会話データ（.json形式）をインポートする機能では、以下のルールで会話を抽出・整形する：

• 各メッセージは、author（user/assistant）・content・timestamp の3要素からなる
• systemやmetadataのみのメッセージ（例：user_context_message）はスキップ
• is_visually_hidden_from_conversation フラグ付きメッセージは無視
• contentが空文字列（""）のメッセージも除外
• 取得された会話は、タイトルとともに簡易な構造体（Conversation）として保存

この構造体は、memoryの表示や検索に用いられる。