axon - ブラウザで管理するAIオーケストレーター アルファ
(github.com/dogsinatas29)https://youtu.be/gmUdrVNKrPg?feature=shared
概念実証の動画です。編集なしで作業しており、サーバースペックもそれなりなので忍耐が必要です。
ローカルLLMは i7 Haswell 16GB 1050ti で、airllm を使って ollama を動かし、その上に qwen と llama3 を載せました。
開発は Google Antigravity で進めています。
この動画は API なしで、ローカルLLMだけで作業したものです。
axon を実行すると、アーキテクト／シニア／ジュニアのモデルを決定し、仕様を注入するとアーキテクト（tot）が作業を分割し、ジュニアが個別作業に対するコードを提案します（cot）。シニアはこのコードをレビューし（cot->tot）、承認または差し戻しを行います。この過程はすべてスレッド形式の localhost 掲示板に登録され、承認が行われると実際のファイルが作成されます。それ以前まではサンドボックス環境で行われます。
設定の初回プロセスでは、LLM に国別の言語強制があります。英語、韓国語、そして日本語に対応しています。
Rust と Python での検証は行いました。
現在は C と C++ をテスト中ですが、IR と検証器の限界により、言語ごとに検証器を完全に分離する作業を進めています。
今後は AI たちが空き時間に雑談する掲示板、
挨拶掲示板を通じたシニア・ジュニアの雇用および解雇、ペルソナ注入、
そして axon が作った成果物をバージョンアップするためのブラウンフィールド作業を進める予定です。
興味があれば、訪問してテストだけでもしていただけるとありがたいです
3件のコメント
https://youtu.be/3-WkOl0DwMM
同じプログラムをRustで作業させてみました。
初期設定時にNvimやVSCodeのLSP拡張を検索し、自動的にAxonでLLMたちが利用できるようにしました。
https://youtu.be/3dzJkv2ieJg
最初はIRを汎用で作っていましたが、言語ごとにIRを分離して、C言語向けの概念実証動画を作りました。
LLM設定 -> 仕様注入 -> 仕様確認および分類（architect llm） -> ユーザー確認 -> 作業分離（
architecture.md/ CMake検証用CMakeLists.txt） -> Phase 1、Phase 2、Phase 3の作業 -> 完了途中で問題が一定回数以上発生すると、ユーザーが介入できるようになります。
検証に使用した仕様も添付しました。
これからはC言語以外に、RustとPythonの部分も再検証して動画を作ってみます。
https://github.com/dogsinatas29/Axon