Metadata-Version: 2.4
Name: llmesh-llive
Version: 0.1.1
Summary: Self-evolving modular memory LLM framework — biological memory × formal verification × industrial IoT mesh × TUI HITL
Project-URL: Homepage, https://github.com/furuse-kazufumi/llive
Project-URL: Documentation, https://github.com/furuse-kazufumi/llive/tree/main/docs
Project-URL: Issues, https://github.com/furuse-kazufumi/llive/issues
Project-URL: Family, https://github.com/furuse-kazufumi/llmesh-suite
Author-email: Kazufumi Furuse <kazufumi@furuse.work>
License-Expression: MIT
License-File: LICENSE
Keywords: continual-learning,industrial-iot,llm,modular-memory,neural-architecture-search,self-evolution,tui
Classifier: Development Status :: 2 - Pre-Alpha
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.11
Classifier: Topic :: Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence
Requires-Python: <3.12,>=3.11
Requires-Dist: duckdb>=0.10
Requires-Dist: jsonschema>=4.21
Requires-Dist: numpy>=1.26
Requires-Dist: pydantic>=2.6
Requires-Dist: pyyaml>=6.0
Requires-Dist: structlog>=24.1
Requires-Dist: typer>=0.12
Provides-Extra: dev
Requires-Dist: hypothesis>=6.100; extra == 'dev'
Requires-Dist: mypy>=1.10; extra == 'dev'
Requires-Dist: pytest-cov>=4.1; extra == 'dev'
Requires-Dist: pytest>=8; extra == 'dev'
Requires-Dist: ruff>=0.4; extra == 'dev'
Provides-Extra: torch
Requires-Dist: accelerate>=0.30; extra == 'torch'
Requires-Dist: faiss-cpu>=1.8; extra == 'torch'
Requires-Dist: sentence-transformers>=2.7; extra == 'torch'
Requires-Dist: torch>=2.2; extra == 'torch'
Requires-Dist: transformers>=4.40; extra == 'torch'
Description-Content-Type: text/markdown

# 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

- **2026-05-13**: プロジェクト発足。要件定義 v0.1 → v0.2 拡充完了。
- 現在: Phase 0 — schema / interface 設計、ディレクトリ構造の確立フェーズ。

## ドキュメント

- [要件定義 v0.1（原型）](docs/requirements_v0.1.md)
- [要件定義 v0.2 追補章（TRIZ + 設計パターン + llmesh/llove 統合）](docs/requirements_v0.2_addendum.md)

## ファミリー

- **[llmesh](https://github.com/furuse-kazufumi/llmesh)** — マルチプロトコル LLM ゲートウェイ、産業 IoT 対応
- **[llove](https://github.com/furuse-kazufumi/llove)** — TUI dashboard、可視化と HITL
- **[llmesh-suite](https://github.com/furuse-kazufumi/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
