Skip to main content

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

Project description

llive

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

  • v0.3.0 (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。
  • — Phase 5+ Rust 高速化 (要件 v0.7 定義済、Phase 4 完了 + EVO 安定後の措置原則で段階着手)。

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

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

MIT

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

llmesh_llive-0.5.0.tar.gz (17.2 MB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

llmesh_llive-0.5.0-py3-none-any.whl (131.7 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file llmesh_llive-0.5.0.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: llmesh_llive-0.5.0.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 17.2 MB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.11.3

File hashes

Hashes for llmesh_llive-0.5.0.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 173c26e18cc5dcefa597a83e694d883ffbe9b26af7df746ce5501e1f16189941
MD5 2f4c46b9d2a85603684709e73fa0f35c
BLAKE2b-256 12f400c583c54521021dfd5d86ec673293bdd9df02a6370115b78ac1f44ba708

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file llmesh_llive-0.5.0-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: llmesh_llive-0.5.0-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 131.7 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.11.3

File hashes

Hashes for llmesh_llive-0.5.0-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 42f5ca209c0f19a53e421824b5144ce5408eb63868791524471c9c820a637b55
MD5 672b56ef17453fe08b48a518e5260aad
BLAKE2b-256 5256c84427777375b8134bbc7d49e4fea929b717d04356ea47ba2d2991fa09b0

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page