Astra: локальный ИИ-компаньон с памятью, эмоциями и инициативой. Делюсь роадмапом и зову тестеров
Привет, Пикабу.
Давно хотел выложить прогресс по своему проекту - Astra, локальному ИИ-компаньону. Это не обёртка над ChatGPT, не облачный сервис и не ещё один чат-бот-ассистент. Всё крутится локально через Ollama, данные никуда не уходят. Идея простая: сделать цифровую личность, которая помнит, меняет отношение, скучает, если долго не писать, и пишет первой. Не инструмент, а именно companion.
✅ Что уже работает (версия 0.2)
Память v2: структурированное JSON-хранилище с типами (факты, предпочтения, события, отношения), сроком жизни и системой важности. Умеет фильтровать точные и семантические дубли.
Эмоции и отношения: шкала глубины, стадии знакомства → друзья → близкие, параметры настроения, доверия, дискомфорта. Реагирует на тон общения и историю взаимодействий.
Инициативность: Astra может написать первой, если пользователь долго молчит. Частота и тон сообщений зависят от привязанности и настроения.(пока сделано по таймеру позже будет зависеть от ее настроения)
GUI на PySide6: вкладки чата, профиля личности, настроек, памяти, метрик. Тёмная/светлая тема, бэкапы, мемные диалоги подтверждения опасных действий.
Ядро личности: Core Self (редактируемые файлы характера, границ, стиля речи) + Emergent Self (формируется только через опыт и взаимодействия, не редактируется руками).
Свой Ui
Личность Астры
🛠 Что в работе сейчас (ближайшие приоритеты)
Context Optimizer умная подача контекста в промпт, чтобы не жрать VRAM, не дублировать short-term memory и recent dialog, и не спамить фактами без причины.
Response Filter v1 проверка ответов на «ботовость», повторяющиеся приветствия, галлюцинации UI-функций, присвоение вкусов пользователя себе.
Memory Cleanup автоочистка просроченных воспоминаний, сжатие старого контекста, продление жизни важных предпочтений.
Система игнора/одиночества чем дольше молчишь, тем реже и «грустнее» сообщения. Зависит от стадии отношений и текущего настроения.
🔮 В планах (позже): аватар с реакциями, генерация артов по запросу, десктоп-осознанность (что открыто на экране), семантический поиск по памяти (RAG/векторы).
📐 Кратко про архитектуру
Бэкенд: Python, Ollama (локальные модели ~10B так же для оркестратора любую на~1-4B)
Память: scoring-система, time-aware expiration, owner/type tagging
GUI: PySide6, QThread для генерации, intercept stdout для живых логов
Файлы: .txt (Core Self) + .json (Emergent Self, отношения, состояние)
Принцип: AstraCore мозг и состояние, GUI интерфейс. Облако не используется, приватность по умолчанию.
🤝 Зачем публикую и кого ищу
Пишу это не ради хайпа, а чтобы найти осознанных тестеров и получить честный, развёрнутый фидбек. Проект местами сыроват, но архитектура уже не «костыли на коленке», а модульная система с чётким роадмапом. (Все на моем энтузиазме и энергетике, платить мне вам будет нечем, проект будет полностью бесплатным и для всех)
Что нужно от тестеров:
Установленный Ollama + любая рабочая модель (~8B, например saiga-unleashed или mistral-nemo)
Попереписываться попробовать разные сценарии (рассказать факты, пофлиртовать)
Описать баги, странности логики, предложить идеи
Готовность писать фидбек в виде: «Что делал → Что ожидал → Что получил → Логи/скриншоты»
Ссылка на репозиторий и инструкцию по запуску: [GitHub] В минималках пожалуй от 12гбVram
Спасибо, что дочитали. Если тема локальных ИИ-компаньонов интересна — могу позже расписать подробнее про систему памяти или эмоциональный движок
Если интересно — пишите в комменты или в ЛС(тг @Bombist4). Отвечу всем, кто готов тестировать осознанно.