स्टेट मशीन आधारित deterministic LLM agent डेमो

यह स्टेट मशीन पर आधारित deterministic LLM agent आर्किटेक्चर का एक प्रयोगात्मक इम्प्लीमेंटेशन डेमो है.

सभी user state सर्वर पर नहीं, बल्कि ब्राउज़र के IndexedDB में स्टोर किए जाते हैं,
और LLM का उपयोग execution या state change के लिए नहीं, बल्कि केवल user input को intent के रूप में interpret और classify करने के चरण में किया जाता है.

डेमो environment में प्रतिदिन अधिकतम 30 बार तक सर्वर के माध्यम से LLM call उपलब्ध कराए जाते हैं,
जिससे आप बिना किसी अलग configuration के तुरंत इसे आज़मा सकते हैं.

इसके अलावा memory system को ant colony algorithm से प्रेरित होकर इस तरह डिज़ाइन किया गया है
कि reinforcement और decay के ज़रिए memory और forgetting स्वाभाविक रूप से हो सकें.

यदि आपको अधिक calls की आवश्यकता हो या आप किसी specific model का उपयोग करना चाहें,
तो user स्वयं API key दर्ज कर सकता है या Ollama जैसे local LLM को
वैकल्पिक रूप से integrate कर सकता है.

यह अभी भी research और experimentation चरण का project है,
और "LLM को कितना smart बनाया जाए" से अधिक
इस बात पर फोकस करता है कि LLM के हस्तक्षेप के बिंदुओं को कितना स्पष्ट रूप से सीमित किया जा सकता है.

इसे इस्तेमाल करके आराम से feedback दें, तो आभारी रहूँगा.
जिन लोगों को architecture की पृष्ठभूमि और design intent जानने में रुचि है, वे नीचे दिया गया whitepaper भी देख सकते हैं.

whitepaper: https://github.com/manifesto-ai/mind-protocol-whitepaper

धन्यवाद!