caine-companion

Безопасное самоулучшение кода описано в docs/code-self-improvement.md. Панель ревью доступна по адресу /admin/code-lab.

Локальная платформа AI-компаньона с отделёнными личностью, памятью, эмоциями и inference backend. Профиль Кейна основан на завершённом каноне всех девяти эпизодов; методология и принятые трактовки описаны в docs/caine-research.md.

Возможности

постоянный профиль персонажа в YAML без привязки к модели;
предответный план намерения, отделяющий осознанный обман от ошибки знания;
SQLite-память, история отношений и эмоциональное состояние;
релевантный отбор воспоминаний с затуханием и ограниченный контекст;
скрытая структурированная рефлексия после каждого ответа;
постоянное автономное состояние, внутренние часы и проверяемый журнал действий;
графическая панель состояния на /admin;
изолированное веб-исследование разрешённых источников с URL и SHA-256 содержимого;
редактируемое документное хранилище памяти в MongoDB и граф связей в Neo4j;
отдельная панель памяти с поиском, архивированием и контролем ревизий;
контролируемое самоулучшение поведения с доказательствами, одобрением и откатом;
локальный OpenAI-совместимый LLM backend;
собственный веб-интерфейс и endpoint /v1/chat/completions;
расширяемый, выключенный по умолчанию реестр инструментов.

Подробности устройства: docs/architecture.md. Эксплуатация Docker-стека описана в docs/deployment.md.

Быстрый старт

Рекомендуемый путь требует Docker Desktop с включённым WSL2 backend. Для GPU-режима нужны NVIDIA GPU, актуальный драйвер и NVIDIA container runtime.

.\scripts\companion.ps1 doctor
.\scripts\companion.ps1 start
.\scripts\wait-ready.ps1

Первый запуск скачивает контейнерные образы и Qwen3-4B Q4_K_M размером около 2,5 ГБ. После сообщения о готовности откройте http://127.0.0.1:18080. Панель автономного состояния доступна на http://127.0.0.1:18080/admin. Память и её граф доступны на http://127.0.0.1:18080/admin/memory. Контур самоулучшения доступен на http://127.0.0.1:18080/admin/improvements.

CPU fallback:

.\scripts\companion.ps1 start -Cpu

Команда остановки сохраняет базу и загруженные модели:

.\scripts\companion.ps1 stop

Для разработки без Docker установите пакет и запустите локальный llama.cpp server на 127.0.0.1:18081, затем выполните:

python -m pip install -e ".[dev]"
caine-companion --config config/app.yaml

Проверки

ruff check .
ruff format --check .
mypy src
pytest

API

POST /api/conversations — создать диалог;
POST /api/conversations/{id}/messages — отправить сообщение;
GET /api/autonomy/state — текущее автономное состояние персонажа;
GET /api/autonomy/events — проверяемый журнал фоновых действий;
POST /api/autonomy/research — вручную запустить безопасное исследование;
GET /api/memory/documents — найти записи канонического хранилища памяти;
PATCH /api/memory/documents/{id} — создать проверяемую коррекцию записи;
GET /api/memory/graph — получить графовую проекцию памяти;
GET /api/improvements — журнал предложений и активных адаптаций;
POST /api/improvements/proposals — запросить новое локальное предложение;
POST /api/improvements/{id}/review — одобрить или отклонить предложение;
POST /api/improvements/{id}/rollback — немедленно отключить адаптацию;
GET /v1/models — список локальных моделей;
POST /v1/chat/completions — OpenAI-совместимый непрерывный диалог.

Для продолжения разговора через /v1/chat/completions передавайте возвращённое расширение conversation_id в следующем запросе. Streaming появится в следующем этапе и пока явно отклоняется.

Приватность

Приложение не содержит облачных SDK и публикует порты только на 127.0.0.1. В Docker-режиме данные находятся в volumes caine-companion-data, caine-companion-memory-documents и caine-companion-memory-graph, а модели — в caine-companion-llm-cache. MongoDB и Neo4j доступны только приложению во внутренней Docker-сети. Внешний доступ имеет inference-контейнер для первоначальной загрузки модели.

Исходный код