llmesh-llive 0.6.0

Self-evolving modular memory LLM framework — biological memory × formal verification × industrial IoT mesh × TUI HITL

llive

Part of the FullSense ™ family — llmesh (secure LLM hub) ・ llive (self-evolving memory) ・ llove (TUI dashboard) の 3 製品を束ねる FullSense ブランドの中で、自己進化型モジュラー記憶 LLM 基盤を担当するパッケージです。FullSense Spec v1.1 をリファレンス実装します。

Self-evolving modular memory LLM framework — 生物学的記憶モデル × 形式検証 × 産業 IoT メッシュ × TUI HITL の交差点で設計された自己進化型 LLM 基盤。

llive は、固定された Decoder-only LLM コアの周辺に、可変長 BlockContainer・4 層外部記憶（semantic / episodic / structural / parameter）・審査付き構造進化を組み合わせることで、コア重みを再学習せず新能力を継続的に取り込める研究開発フレームワークです。

llmesh（マルチプロトコル LLM ゲートウェイ）と llove（TUI dashboard）の両ファミリーと統合運用できることを第一級要件としています。

設計の核

1. 固定コア + 可変周辺 — Adapter / LoRA / 外部記憶 / 可変 BlockContainer で能力を吸収
2. 4 層メモリの責務分離 — semantic（知識）/ episodic（経験）/ structural（関係）/ parameter（差分重み）
3. 宣言的構造記述 — sub-block 列を YAML で表現、AI が提案・比較しやすい
4. 審査付き自己進化 — オンラインは memory write と軽微 routing のみ、構造変更はオフライン審査経由
5. 生物学的記憶モデル直接埋め込み — 海馬-皮質 consolidation cycle、surprise score、phase transition
6. 形式検証付き promotion — Lean / Z3 / TLA+ による構造的不変量検査を LLM 評価前に挟む
7. llmesh / llove ファミリー統合 — 産業 IoT センサを直接 episodic memory に、TUI で HITL 完結
8. TRIZ アイデア出しを内蔵 — 40 原理 + 39×39 矛盾マトリクス + ARIZ + 9 画法を mutation policy として組込み、メトリクスから矛盾を自動検出 → 原理マッピング → RAD 裏付け → CandidateDiff 生成までを自走

既存類似研究との位置づけ

既存系	重なる範囲	llive の差別化
MemGPT / LongMem	階層メモリ	4 層分離 + phase transition + 署名 zone
AutoML-Zero / NAS-LLM	構造探索	形式検証 gate + multi-precision shadow + 失敗データ化
Self-Refine / Reflexion	自己批評	online/offline 分離 + llove TUI HITL staging
MERA / ModularLLM	モジュラー化	可変長 BlockContainer YAML + plugin registry
AutoGPT 系	エージェント	llmesh 産業 IoT 直結 + llove TUI

ステータス

• v0.5.0 (2026-05-14) — Phase 5 first wire-in。BayesianSurpriseGate.compute_surprise (MEM-07) と EdgeWeightUpdater.apply_time_decay (RUST-03) を Rust kernel 経路へ自動委譲、不在時 numpy fallback、1e-6 parity 保証。444 tests / 0 lint (v0.4.0 baseline 439 + RUST-03 parity 5)。pyo3 0.24.2 (CVE-clean)。
• v0.4.0 (2026-05-14) — Phase 5 Rust acceleration skeleton。crates/llive_rust_ext/ PyO3 0.22 + maturin scaffold、RUST-01 / RUST-02 baseline (compute_surprise) / RUST-04 baseline (jaccard) / RUST-13 Hypothesis parity harness。439 tests。
• v0.3.0 (2026-05-14) — Phase 3 (Controlled Self-Evolution MVR) + Phase 4 (Production Security MVR) 同時リリース。Z3 静的検証 / Failed Reservoir / Reverse-Evo Monitor / TRIZ Self-Reflection / Wiki ChangeOp / Quarantined Zone / Ed25519 Signed Adapter / SHA-256 Audit Chain。429 tests / 98% coverage / 0 lint。
• v0.2.0 (2026-05-13) — Phase 2: Adaptive Modular System 完了。4 層メモリ + surprise-gated write + consolidation cycle + LLM Wiki 統合 + 並行パイプライン。308 tests / 99% coverage / 0 lint warnings。
• v0.1.1 (2026-05-13) — Phase 1: Minimal Viable Research Platform。PyPI 初回公開。
• [Unreleased] — F25 (g) LoveBridge writer (llive ↔ llmesh ↔ llove を MCP 経由で繋ぐ shim)、+16 tests。
• 次 — Phase 5 残 (RUST-02 rayon 並列、RUST-05 jsonschema-rs、RUST-06 crossbeam audit sink、RUST-07 ChangeOp、RUST-08 hora HNSW、RUST-09 tokio async、RUST-10 phf TRIZ、RUST-11 Z3 bridge) を意味論固定後に段階着手。

デモを 30 秒で試す

最短コース (PyPI から install):

py -3.11 -m pip install llmesh-llive
llive-demo                              # 10 シナリオ全部を順番に再生 (ja)
llive-demo --only resident-cognition    # 自発思考の常駐ループだけ (Scenario 8)
llive-demo --only multi-track           # 5 epistemic track 体験 (Scenario 9)
llive-demo --only deception-filter      # §5.D 7 分類 ALLOW/REJECT 実演 (Scenario 10)

ソースから:

git clone https://github.com/furuse-kazufumi/llive.git && cd llive
py -3.11 -m pip install -e .
llive-demo                              # 10 シナリオを順番に再生
llive-demo --lang en                    # 英語ナレーション (ja / en / zh / ko)
llive-demo --only 1                     # 1-based index でも指定可
llive-demo --list                       # シナリオ一覧
llive-demo --loop 3 --interval 1.0      # 繰り返し再生 (TRIZ #19)
llive-demo --json                       # AI agent / CI 用 JSON 出力

spec 準拠の自己申告 (§11.V4 Conformance Manifest):

llive-manifest --summary-only           # holds / violated / undecidable のカウント
llive-manifest                          # 全 clause を JSON で出力

各シナリオの見どころ (12 件)

#	id	説明
1	rad-quick-tour	RAD 読み API クイックツアー (filename vs content score 差)
2	append-roundtrip	_learned/ への書き込み → 即検索 round-trip
3	code-review	security_corpus_v2 から top-N ヒント注入で security review
4	mcp-roundtrip	公式 mcp 1.0+ stdio client で 8 tool round-trip
5	openai-http	Ollama 経路 (RAG on/off 差分)
6	vlm-describe	VLM grounding (1x1 合成 PNG + domain_hint)
7	consolidation-mirror	episodic → cluster → ConceptPage → _learned/ 自動ミラー (LLW-AC-01)
8	resident-cognition	A-5: 自発思考の常駐ループ 30 秒。AWAKE/REST/DREAM phase + TRIZ ひらめき ✨
9	multi-track	A-1.5: 同一 stimulus を 5 epistemic track で通すと答えが変わる
10	deception-filter	§5.D: 建前 (D1) ALLOW / 捏造 (D4) REJECT / 自己欺瞞 (D7) §A°2 違反
11	rad-omniscience	KAR snapshot: RAD 横断検索で複数分野から hint を集める「全人類知識吸収」の現時点実演
12	image-algorithm-advisor	会社デモ: 画像 1 枚 → VLM (Mock) + RAD で 3 アルゴリズム比較 + 推奨 + リスク

mock backend で完結するので、API キーや実 RAD コーパスは不要。ブラウザで docs/demos.html を開くと、各シナリオの説明 + コピー可能な コマンド + 期待出力を見渡せます。技術資料は docs/v0.2_rad_techdoc.html (自己完結 HTML、 Mermaid 図 + 学習要点 10 項目)。

ブラウザデモ: docs/demos/anatomy/index.html — SVG 人体図を クリックすると架空キャラクター Dr. Aria が部位を解説（educational fiction、 medical_corpus_v2 grounding 経由）。バックエンド未起動でも mock fallback で 動作します。実 RAG は py -3.11 -m llive.server.openai_api 起動後にリロード。

インストール

pip install llmesh-llive            # core (cryptography 同梱、Ed25519 署名・SHA-256 audit 利用可)
pip install llmesh-llive[torch]     # HF transformers + faiss + peft + hdbscan
pip install llmesh-llive[ingest]    # 外部 ingest CLI 用 (pypdf / arxiv / readability)
pip install llmesh-llive[llm]       # AnthropicCompileLLM (consolidation 本番用)
pip install llmesh-llive[verify]    # Z3 SMT 検証レイヤ (EVO-04 Static Verifier)
pip install llmesh-llive[dev]       # 開発依存 (pytest / hypothesis / ruff)

ドキュメント

• 要件定義 v0.1（原型）
• 要件定義 v0.2 追補章（TRIZ + 設計パターン + llmesh/llove 統合）
• 要件定義 v0.3 (TRIZ 自己進化)
• 要件定義 v0.4 (LLM Wiki integration)
• 要件定義 v0.5 (spatial memory)
• 要件定義 v0.6 (concurrency)
• 要件定義 v0.7 (Rust acceleration)
• FullSense Eternal Specification v1.0 — 自律常駐認知の永続要件定義 (substrate independent, millennial invariants, ethical minima, mortality protocol, superhuman scope, differentiation analysis)
• FullSense 命名リスク調査
• ロードマップ
• 変更履歴

ファミリー

• llmesh — マルチプロトコル LLM ゲートウェイ、産業 IoT 対応
• llove — TUI dashboard、可視化と HITL
• llmesh-suite — llmesh + llove のメタパッケージ
• llive — 自己進化型モジュラー記憶 LLM 基盤（本リポジトリ）

ライセンス

llive は dual-license で提供しています:

• オープンソース: Apache License 2.0 — 研究 / 個人利用 / OSS 統合 / 評価 / 内部 R&D など大半の用途で十分
• 商用ライセンス: LICENSE-COMMERCIAL — クローズドソース製品への統合、Apache-2.0 の NOTICE / 表示義務の免除、SLA / サポート / 補償が必要な場合

v0.6.0 で MIT → Apache-2.0 + Commercial の dual-license に切替えました。v0.5.x までは MIT が継続します。

寄与

寄与歓迎します。CONTRIBUTING.md に DCO sign-off の手順、SECURITY.md に脆弱性報告窓口があります。

商標

「llive」「llmesh」「llove」は Kazufumi Furuse の商標です。詳細は TRADEMARK.md を参照してください。

サードパーティ依存

第三者 license の集計は NOTICE を参照、より詳細は pip-licenses --format=markdown で取得できます。