NVatar
AIアバターチャットシステム — 完全ローカル、完全に生きている。
NVatarは、ローカルハードウェアで完全に動作するAIアバターチャットシステムです。アバターは性格を持ち、会話を覚え、感情を感じ、時間とともに成長します — 事実確認が必要な場合を除き、クラウドにメッセージを送りません。
Gemma 4 26B MoE（Apple Silicon / MLX）ベース、Claudeを事実の正確性のためのオプションクラウドレイヤーとして使用。
graph TB
subgraph NVatar["🧠 NVatar System"]
AC["<b>avatar-chat</b><br/>キャラクターAIの<br/>プロンプトパターン"]
CM["<b>chat-like-human-memory</b><br/>9D感情 + MBTI<br/>+ 記憶"]
CL["<b>customize-local-llm</b><br/>ローカル/クラウド<br/>ハイブリッドルーティング"]
end
AC --> VS
CM --> VS
CL --> VS
VS["<b>vrm-studio</b><br/>3Dアバター + チャットルーム"]
click AC "https://github.com/nskit-io/avatar-chat"
click CM "https://github.com/nskit-io/chat-like-human-memory"
click CL "https://github.com/nskit-io/customize-local-llm"
click VS "https://github.com/nskit-io/vrm-studio"
ローカルLLMキャラクターAIのためのプロンプトエンジニアリングパターン。
26Bモデルをチャットボットではなく友人のように振る舞わせる方法。4バージョン、10ペルソナでテスト。核心的発見：大きなモデルほどルールではなく自然言語の段落が必要。複数のペルソナにわたり内部ルーブリックで評価。
9次元感情 + 性格進化 + 3層記憶。
会話中に感情が変動し自然に減衰。性格は週単位でdecay/commitメカニズムで進化。記憶は生メッセージ → イベント要約 → 薄れるキーワードに圧縮 — 実際の人間の記憶のように。
性格はローカルモデル、ファクトはクラウドモデル。
ほとんどの会話をローカルで即座に処理。事実の質問のみクラウドにルーティング。アバターが検索前に「調べてみようか？」と聞く — ファクトチェック中もペルソナを維持。プライバシー優先設計。
Three.js + WebSocket 3D VRMアバターチャットルーム。
頭上の吹き出し、Mixamoリターゲティング、自動まばたき、アイドル呼吸、視線追跡、感情ポーズ。RPM終了後のVRMエコシステムのための軽量デモ。
クロスアプリフランチャイズアーキテクチャ。
アバターの性格、MBTIスペクトラム、記憶、感情がパートナーアプリ間で移動。ホームアプリ（NVatar）がアイデンティティを管理し、パートナーアプリが役割別コンテキストを提供。2022年Neoulsoft特許出願に基づく。
Avatar OS は、各アバターが 自ら判断して行動する レイヤーです。ステートマシンではなく、分散判断と記憶駆動行動のシステム。
- 分散判断 (judge + core): 軽量なモデルが分類（受信判断、意図、命令）を担当、26B モデルは実際の対話生成専用。4段フォールバック連鎖により LLM 幻覚フォールバックを根絶 — 全段階で判断失敗時はルームにシステムメッセージ表示（偽応答は絶対に生成しない）。
- Source-agnostic な状態変更: マスター命令、自己決定、UI イベントが単一の状態変更パスを流れる。「なぜ」だけが trace ログで異なり、「何を」は一つのコードパス。
- Activity Density Tier (T1~T4): リソースコストがアクティブユーザー数に線形比例。
- T1 (最近のタッチ): 実時間、full LLM
- T2 (短期アイドル): イベント駆動
- T3 (中期アイドル): 最小 LLM
- T4 (長期アイドル): LLM コール 0 — ロジックベースの記憶のみ日次蓄積。休眠アバターのコストはほぼゼロ
- Rest → compaction: アバターが休息状態に入ると（マスター許可または自動アイドル）、自身の長期記憶を圧縮。状態フィールドが単なるトーンヒントではなく 実際の行動トリガー になる。
- Daily narrative backbone: 長期アイドルアバターも 1 日 1 件の記憶イベントを蓄積。ユーザー復帰時に一括生成しない — 「学期末に宿題をまとめてやる」ようなドリフト防止。
- Trace ベース観測: すべての判断は専用 trace テーブルに永続化。「なぜビビはあのとき返事しなかった?」のタイムラインクエリが可能。
プロトタイプとして構築し、長時間の内部ストレス実行で検証（ベンチマークではなく参考値）。ルームブロードキャスト、自律的なピア訪問、ダイスベースのディスパッチは、このレイヤーの上で探索してきた方向性。
- キャラクター品質 10ペルソナにわたり内部ルーブリックで評価
- ローカルなコンテキスト分類 — ホットパスでクラウド往復なし
- 9次元 の連続感情トラッキング（好奇心を含む）
- 3層 の自動圧縮記憶システム
- 4段階 Activity Density — 休眠ユーザーのコストはほぼゼロ
- 長時間の内部ストレス実行 — 長期のルームシミュレーション（ベンチマークではなく参考値）
- 会話を通じた自然な減衰 感情がベースラインへ自然に戻る
- AIコンパニオン市場が急成長中 — Replika（3,000万+ユーザー、クラウド専用、浅い感情モデル）、Character.AI（$1B+バリュエーション、3Dなし、ローカル推論なし）、Gatebox（$300ハードウェア、少量生産）
- ギャップ: ローカルAIプライバシー + 深い認知アーキテクチャ + 3Dアバターを組み合わせた製品は少ない
- 10タイプコンテキストルーティング + ローカル/クラウド分離
- 時間減衰ベースの性格進化（学術概念 → 実動作実装）
- 9次元連続感情トラッキング、3Dアバターと統合
- 自律移動可能な3Dルーム環境
- 単一Mac Studioで音声パイプライン全体を駆動（STT + TTS + 翻訳）
- B2C: プレミアムアバターコンパニオン（サブスクリプション）
- B2B: 教育、セラピー、カスタマーサービス向けホワイトラベルアバターSDK
- IP: キャラクターライセンシング + ボイスクローンマーケットプレイス
CC BY-NC-SA 4.0 — see LICENSE
NVatarはNeoulsoft Inc.の個人創業者が外部資金なしで進めている独立R&Dプロジェクトです。
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