生物学的アーキテクチャを備えたローカルAIエージェントシステムを構築 — MacBook M4でのオープンソースベンチマーク98/100を達成

私はAIエージェントには別のアプローチに取り組んできました。

複数のエージェントが互いに順次対話する代わりに、

タスクに応じて並列に活性化する専門ニューロンを備えた1つの脳です。

アーキテクチャは以下の通り:

- Cortex → タスク分類とモデルルーティングを担当

- Neurons → 専門ユニット（プログラマー、デザイナー、データベース、アナリスト、研究者）

- Hippocampus → RAM内の短期記憶

- Cortex-memory → SQLiteによる長期記憶

- Heartbeat → バックグラウンドで常時動作する自律的パルス

- Channels → 通信手段（端末、API、Telegram）

モデルルーティングは自動です:

- routing 用に qwen2.5:0.5b（常時作動、約200トークン/秒）

- オーケストレーション用に qwen2.5:1.5b

- コード/DB/UIニューロン用に qwen2.5-coder:7b

- 推論と分析用に qwen2.5:14b

MacBook Pro M4（24GB）でのベンチマーク結果:

- 単純な応答で345ms

- 3ニューロンの並列タスク（フロントエンド + バックエンド + データベースを同時に処理）で約40秒

- 5レベルにまたがる12タスクで総合98/100

APIコストなし。クラウドなし。すべてローカルの Ollama で動作します。

エージェントシステムとベンチマークの両方は、近い将来、より完成度の高い追加機能を備えた状態で完全にオープンソース化されます。

準備が整い次第、ここに投稿します。

アーキテクチャに関する質問には喜んでお答えします。