AMV-AIChain

마이그레이션 안내: 이 패키지는 termux-aichain에서 amv-aichain로 이름이 바뀌었습니다. 기존 termux-aichain 배포본(PyPI/npm)은 호환을 위해 당분간 유지되나 deprecated 상태이며 더 이상 갱신되지 않습니다. pip install amv-aichain / npm install amv-aichain로 전환하십시오.

Android Termux 환경 또는 안드로이드 Linux 커널(루팅 없이 Linux 환경이 구동되는 모든 디바이스) 에서 동작합니다 — Termux 전용이 아닙니다.

왜 터먹스에선 랭체인 대신 AIChain인가? 수백MB 의존성 폭탄 vs 94KB 제로-의존성 LCEL 및 하드웨어 액추에이션
Why LangChain on Termux? Bloat & Crash vs 94KB Zero-Dep LCEL & Hardware Native Agents

Architecture & Overview

외부 의존성 0개(Zero-Dependency)의 순수 표준 라이브러리 기반으로 LangChain 호환 LCEL 파이프 체이닝(prompt | llm | parser), StateGraph 자율 에이전트, 온디바이스 SQLite 코사인 벡터 검색, 스마트폰 하드웨어 직접 제어(배터리, 온도, 진동, GPS)를 94KB 초경량 코어로 완벽히 제공합니다.

Termux-AIChain provides 100% pure standard-library LCEL pipe chaining (prompt | llm | parser), autonomous StateGraph agents, on-device SQLite vector RAG, and first-class Android smartphone hardware actuation (battery, temperature, haptics, GPS) in a tiny 94KB footprint.

Installation & Quickstart

Python (PyPI)

pip install amv-aichain

from termux_aichain import PromptTemplate, OpenAICompatibleChat, StringOutputParser, get_battery_status

# 1. Read physical smartphone hardware telemetry
battery = get_battery_status()

# 2. Build LCEL Chain connected to local llama-server (port 8080)
prompt = PromptTemplate.from_template("Phone Telemetry: {status}. Diagnose in 1 sentence:")
llm = OpenAICompatibleChat(base_url="http://127.0.0.1:8080/v1", model="llama3", temperature=0.3)
chain = prompt | llm | StringOutputParser()

# 3. Execute with 0 external dependencies
report = chain.invoke({"status": battery})
print("AI Diagnostic:", report)

Node.js / TypeScript (npm)

npm install amv-aichain

import { PromptTemplate, OpenAICompatibleChat, StringOutputParser, getBatteryStatus } from 'amv-aichain';

// 1. Read physical smartphone hardware telemetry
const battery = await getBatteryStatus.func();

// 2. Build LCEL Chain connected to local llama-server (port 8080)
const prompt = PromptTemplate.fromTemplate('Phone Telemetry: {status}. Diagnose in 1 sentence:');
const llm = new OpenAICompatibleChat({ baseUrl: 'http://127.0.0.1:8080/v1', model: 'llama3', temperature: 0.3 });
const chain = prompt.pipe(llm).pipe(new StringOutputParser());

// 3. Execute with 0 npm dependencies
const report = await chain.invoke({ status: JSON.stringify(battery) });
console.log('AI Diagnostic:', report);

Official Documentation & Benchmarks

• Official Architecture & API Reference
• Ecosystem Metrics & Registry Stats
• AMEVA Open-Source Foundation Portal

License

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