Genesis AGI

自己改善型タスク管理システム。DAGライクなオペレーターパターンを採用し、柔軟なタスク管理と実行を実現します。

特徴

• 🤖 自己改善型タスク管理
• 🧠 OpenAI GPTを活用したタスク生成と実行
• 📊 パフォーマンス分析と自動最適化
• 💾 分散キャッシング対応（Redis/ファイルシステム）
• 🔍 セマンティック検索機能
• 📝 詳細なログ記録とアーティファクト管理

必要条件

• Python 3.9以上
• OpenAI APIキー
• uv（パッケージマネージャー）

インストール

1. リポジトリのクローン:

git clone https://github.com/yourusername/genesis-agi.git
cd genesis-agi

2. 環境変数の設定:

cp .env.example .env
# .envファイルを編集し、OPENAI_API_KEYを設定

3. 依存関係のインストール:

uv venv
source .venv/bin/activate  # Linuxの場合
.venv/Scripts/activate     # Windowsの場合
uv sync

プロジェクト構造

genesis-agi/
├── genesis_agi/
│   ├── operators/         # タスク実行オペレーター
│   ├── llm/              # LLMクライアント
│   ├── utils/            # ユーティリティ機能
│   └── context/          # コンテキスト管理
├── examples/             # 使用例
├── tests/               # テストコード
├── logs/               # ログファイル
├── artifacts/          # 実行アーティファクト
└── cache/             # キャッシュデータ

主要コンポーネント

TaskManager

• タスクの生成、実行、優先順位付けを管理
• パフォーマンス分析と最適化を実行
• アーティファクトとログの管理

オペレーター

1. TaskCreationOperator

   • 新しいタスクの生成
   • コンテキストに基づくタスク展開

2. TaskExecutionOperator

   • タスクの実行
   • 結果の評価と記録

3. TaskPrioritizationOperator

   • タスクの優先順位付け
   • 依存関係の管理

ユーティリティ

• Cache: 分散キャッシング（Redis/ファイルシステム）
• ContextManager: コンテキスト管理とセマンティック検索
• LLMClient: OpenAI APIとの統合

使用方法

基本的な使用例

from genesis_agi.llm.client import LLMClient
from genesis_agi.task_manager import TaskManager
from genesis_agi.utils.cache import Cache
from genesis_agi.operators import *

# LLMクライアントの初期化
llm_client = LLMClient(
    api_key="your-api-key",
    model="gpt-3.5-turbo"
)

# タスクマネージャーの初期化
task_manager = TaskManager(
    llm_client=llm_client,
    objective="目標の設定"
)

# オペレーターの追加
task_manager.add_operator(TaskCreationOperator(llm_client))
task_manager.add_operator(TaskExecutionOperator(llm_client))
task_manager.add_operator(TaskPrioritizationOperator(llm_client))

# タスクの実行
initial_task = task_manager.create_initial_task()
result = task_manager.execute_task(initial_task)

サンプルスクリプトの実行

uv run python examples/basic_usage.py

アーティファクトとログ

ログファイル

• 場所: ./logs/genesis_agi_YYYYMMDD_HHMMSS.log
• 内容: 実行時のすべてのログ情報

アーティファクト

• 場所: ./artifacts/YYYYMMDD_HHMMSS/
• ファイル:
  • task_history.json: タスク実行履歴
  • current_tasks.json: 現在のタスクリスト
  • performance_metrics.json: パフォーマンス指標

キャッシュ設定

ファイルシステムキャッシュ

cache = Cache(
    backend="filesystem",
    cache_dir="./cache",
    max_size=1000
)

Redisキャッシュ

cache = Cache(
    backend="redis",
    redis_url="redis://localhost:6379/0"
)

開発者向け情報

リンター設定

• Ruff: コードスタイルとエラーチェック
• Black: コードフォーマット
• 設定はpyproject.tomlに記載

テスト実行

uv run pytest

ライセンス

MITライセンス

貢献

1. Forkを作成
2. 機能ブランチを作成 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 変更をコミット (git commit -m 'Add amazing feature')
4. ブランチをPush (git push origin feature/amazing-feature)
5. Pull Requestを作成