LunaticIntelligence
AI Intelligence Framework
About
LunaticIntelligenceは、Nim言語で書かれたAIエージェントの知能を構築するためのフレームワーク だにゃん。 推論、計画、記憶、ツール使用を統合し、自律的なエージェント開発を支援するにゃ！ MITライセンスで公開中にゃ。 GitHub でコードを確認できるにゃ。
What makes it special — Tsetlin Machine × LLM
このフレームワークの最大の特徴は、「Tsetlin Machine（ツェトリンマシン）」と「LLM（大規模言語モデル）」を組み合わせたハイブリッド構造 にあるにゃん！
🧠 Tsetlin Machine（CPUで動く学習器）
GPUを使わずCPUだけで高速に学習・推論できる、論理ベースの機械学習アルゴリズムだにゃ。 「もし〜なら、ならば〜」という人間が読めるルール（条項）の集合として知識を表現するから、 なぜその判断をしたかが説明可能なんだにゃ！ 少ないデータでも学習でき、軽量で高速だにゃん。
💬 LLM（大規模言語モデル）
自然言語の理解・生成、複雑な推論、創造的なタスクに強い従来のAIだにゃ。 膨大な知識を持っているが、「ブラックボックス」で理由が見えにくい、 GPUが必要で重い、幻覚（嘘を吐く）ことがある、といった課題もあるにゃ。
⚡ ふたつを組み合わせると？
LLMが「広い知識・柔軟な発想・言語理解」を担当し、
Tsetlin Machineが「高速・説明可能・論理的な判断・継続学習」を担当する。
例えば：「LLMでタスクを理解し計画を立てる → Tsetlin Machineでルールベースの高速判断・実行 → 結果をLLMで自然言語に変換してユーザーに返す」
という流れで、それぞれの弱点を補い合い、強みを活かせるんだにゃん！
これらをNim言語の高速性とメモリ効率で一体化し、CPU中心の環境でも動く軽量なエージェントフレームワークに仕上げたにゃ。
Features
Reasoning Engine
Chain-of-Thought、Tree-of-Thought、ReActパターンなど多様な推論戦略をサポート。
Planning Module
目標分解、タスクスケジューリング、実行監視を含む階層的計画システム。
Memory System
短期・長期記憶、ベクトル検索、エピソード記憶による文脈保持。
Tool Integration
統一されたツールインターフェースで外部API、関数呼び出し、MCPサーバーに対応。
Multi-Agent Coordination
エージェント間通信、役割分担、協調問題解決のためのプリミティブを提供。
Core Concepts
Agent
自律的にタスクを実行する知能エージェント。名前、指示、推論エンジン、LLM、ツールを持つ。
Tsetlin Reasoning
Tsetlin Machineによる高速・説明可能な論理推論。条項（クローズ）の集合として知識を表現し、CPUで学習・推論する。
LLM Provider
OpenAI、Anthropic、ローカルLLMなど多様なプロバイダーに対応。言語理解・生成・計画を担当。
Tool
エージェントが呼び出せる外部機能。Web検索、コード実行、API呼び出し等を統一インターフェースで提供。
Memory
会話履歴、事実、経験を保存・検索する永続化レイヤー。ベクトル検索とエピソード記憶をサポート。
Planner
複雑な目標を実行可能なステップに分解し、実行順序を最適化。LLMとTsetlinで協調動作。
Status
現在開発中にゃん。APIは頻繁に変更される可能性があるにゃ。 GitHub で進捗を確認してほしいにゃ！