FullSense ™ — Cognitive Mesh (llive v0.8)

クラウド AI には絶対できない 3 つを architecture level で実装する 試み。docs/requirements_v0.8_cognitive_mesh.md (llive 側) を portal 視点で 要約した概観ページ。詳細は llive 側を参照。

なぜ Cognitive Mesh が必要か

ユーザ (Kazufumi Furuse, 2026-05-18) が言語化した 人間の認知構造:

  1. 1 つの主セッションを常駐させながら、
  2. 複数の並列セッションを同時に持ち、
  3. 5W1H メッシュ + 起承転結 + 伏線回収で意味を組み上げ、
  4. 小脳的常時 KYT で危険を検知し、
  5. 空き時間に自発トレーニングで知識を拡張する

LLM デフォルトの「1 セッション固定、受動応答のみ」では届かない領域。 FullSense 哲学「責任所在を architecture level に持ち込む」(CLAUDE.md グローバル規約) の延長で、これらを クラスとプロトコル で解決する。

10 サブシステム (COG-MESH-01〜10)

ID 名称 何をするか Phase
01 MultiBriefCoherenceManager 並列 Brief 保持 + coherence_graph で cross-brief 相互更新 7
02 TitleRecallPlanner 起承転結 + 伏線回収率採点、プレゼン品質指標 6
03 TonicRiskMonitor 別スレッド常時 KYT、ApprovalBus.intervene 連動、エッジでは NPU 視野 6
04 IdleTrainingScheduler Quiet Hours 外の自発 ingest (RSS / arXiv / RAD 差分)、SEC-01/02 経由 5
05 GiftValueEstimator 発話前 gate、novelty / relevance / risk_avoidance / cost の重み付き aggregate 5
06 ProactiveLoop timer / event / curiosity / consistency の 4 mode、能動発話の出口 5
07 QuietHoursGuard env LLIVE_QUIET_HOURS_*、fail-closed、就寝中の沈黙保証 5
08 BriefDeque / BriefMap / BriefTree flat list 廃止、入れ替え + ブランチ対応の STL 相当 5
09 GrammarLayer 言語別文法 snapshot、時代変化を継続学習 (EVO-04/06/07 と接続) 7
10 Mesh5W1H + Granularity 5W1H メッシュ namespace + 6 階層粒度 (word〜topic) 6

architecture イメージ 

flowchart LR
  subgraph proactive [Proactive Layer]
    PL[ProactiveLoop<br/>06] -->|trigger| FSL[(FullSenseLoop<br/>既存)]
    QH[QuietHoursGuard<br/>07] -.gate.-> PL
    GVE[GiftValueEstimator<br/>05] -.gate.-> PL
    IDLE[IdleTrainingScheduler<br/>04] -->|stimulus| FSL
    QH -.gate.-> IDLE
  end
  subgraph mesh [Mesh Layer]
    MBC[MultiBriefCoherenceManager<br/>01] --> BD[BriefDeque / Map / Tree<br/>08]
    TR[TitleRecallPlanner<br/>02] -->|setup/closure| FSL
    M5[Mesh5W1H + Granularity<br/>10] -->|annotation namespace| FSL
  end
  subgraph safety [Safety Layer]
    TRM[TonicRiskMonitor<br/>03] -.intervene.-> AB[ApprovalBus<br/>既存]
    AB -.gate.-> FSL
  end
  subgraph evolve [Evolution Layer]
    GL[GrammarLayer<br/>09] -.proposal.-> EVO[Self-evolution<br/>既存]
  end
  classDef new fill:#fef3c7,stroke:#f59e0b,color:#78350f;
  class PL,QH,GVE,IDLE,MBC,BD,TR,M5,TRM,GL new;

設計指針

倫理を後付けの policy ではなく architecture の一部 にする:

指針 実装での反映
倫理は architecture の一部 ProactiveLoop / IdleTrainingScheduler は QuietHoursGuard 必須依存、None で TypeError
fail-closed in Quiet Hours TZ / env 欠落で常に Quiet 扱い、proactive / ingest 抑止
例外通過カテゴリ risk_alert / audit_alert は Quiet Hours 中でも emit OK
副作用分離 Risk Alert の state_snapshot は dict copy
HITL ゲート維持 能動発話は ApprovalBus を迂回しない
エッジ展開を意識 TonicRiskMonitor は別チップ (NPU/MCU) 実装も視野

統計 (2026-05-19 昼前 時点)

  • 実装完了: 10/10 サブシステム 本実装完了 (M8.2〜M8.9)
  • llive 単体テスト: 1470 PASS (前回 1272 + 新規 198)
  • ファイル: 14 module + 1 拡張 demo CLI (9 セクション) + 35+ all 公開シンボル
  • regress: 無し
  • 残: M8.1 (llove F25 連携 TUI) のみ — agent 単独着手不可、別セッション/操作者待ち

触ってみる 

# llive を install
pip install llmesh-llive

# Quiet Hours 設定 (PowerShell)
$env:LLIVE_TZ = "Asia/Tokyo"
$env:LLIVE_QUIET_HOURS_START = "22"
$env:LLIVE_QUIET_HOURS_END   = "8"
$env:LLIVE_QUIET_HOURS_ENABLED = "1"

# 統合 demo (Active 中)
$env:LLIVE_DEMO_FORCE_TIME = "2026-05-19T10:00:00+09:00"
py -3.11 -m llive.cognitive_mesh.demo

# 統合 demo (Quiet 中)
$env:LLIVE_DEMO_FORCE_TIME = "2026-05-19T02:00:00+09:00"
py -3.11 -m llive.cognitive_mesh.demo

Active と Quiet で 9 セクションの挙動が変わる様子を確認できる (demo CLI 拡張 — 2026-05-19 朝):

セクション Active (10:00) Quiet (02:00)
ProactiveLoop (timer) 発話 抑制 ✓
IdleTrainingScheduler ingest 実行 no ingest ✓
TonicRiskMonitor + ApprovalBus 配線 ALERT 発火 + intervene 要求 emit ALERT 発火 ✓ (例外通過)
TitleRecallPlanner recall_rate 0.75 recall_rate 0.75 (時刻独立)
Mesh5W1H Annotator annotations 4 件 annotations 4 件 (時刻独立)
Quarantined Memory (Ed25519) signed→active / unsigned→pending quiet hours で ingest skip
Proactive event / consistency tick fired silent ✓
BriefDeque Bridge 3 件 submit (時刻独立) 3 件 submit (時刻独立)

本実装進捗 (2026-05-19 朝〜昼前)

llive 側 roadmap.md Phase 8 参照:

  • [/] M8.1 ProactiveLoop を llove F25 経由で TUI 表示、asciinema 録画 — llove 側 skeleton 配備済 2026-05-19 (CognitiveMeshPanel + dispatch 配線 + 15 件テスト)。実 Timeline emit (llive → Timeline server → llove panel) の配線と asciinema 録画は次セッション
  • M8.2 IdleTraining を Quarantined Memory + Ed25519 と統合 (SignedPayload / Ed25519Verifier / QuarantinedMemory + 16 テスト)
  • M8.3 BriefDeque/Map/Tree を実 Brief / BriefRunner と接続 (BriefDequeRunnerBridge + 6 テスト)
  • M8.4 TitleRecall を embedding semantic similarity で本実装 (EmbeddingSimilarityFn + similarity_fn 注入 + 9 テスト)
  • M8.5 TonicRiskMonitor を threading 化 + ApprovalBus.intervene 配線 (RiskInterventionAdapter + 5 テスト)
  • M8.6 Mesh5W1H を実 Annotation Channel と統合 (Mesh5W1HAnnotator + 7 テスト)
  • M8.7 ProactiveLoop に event / curiosity / consistency モード (ProactiveEvent / ConsistencyViolation + tick_event/tick_consistency + 12 テスト)
  • M8.8 MultiBriefCoherenceManager に graph analytics + 実 Brief 統合 (BFS / DFS / centrality + register_brief + 14 テスト、networkx は将来 swap 候補)
  • M8.9 GrammarLayer ↔ EVO 接続 + 言語別 layer (GrammarChangeSink Protocol + MultilingualGrammar (ja/en/zh/ko) + 8 テスト)

M8.1 Timeline Contract — llive ↔ llmesh ↔ llove (2026-05-19)

llive cognitive_mesh の emit を llmesh Timeline server 経由で llove TUI に 表示する 3 者契約。schema は両側で cog_proactive_utterance / cog_risk_alert / cog_quarantine_pending の 3 種 event_type で固定済。

sequenceDiagram
    autonumber
    participant LV as llive cognitive_mesh
    participant EM as CognitiveMeshTimelineEmitter
    participant SK as TimelineSink (HTTP/MCP/InMemory)
    participant TM as llmesh Timeline server
    participant LP as llove TimelinePollDriver
    participant PA as CognitiveMeshPanel

    LV->>EM: ProactiveUtterance / RiskAlert / QuarantineEntry
    EM->>EM: proactive_to_event / risk_to_event / quarantine_to_event
    Note over EM: schema = cog_proactive_utterance / cog_risk_alert / cog_quarantine_pending
    EM->>SK: push(event_dict)
    SK->>TM: HTTP POST /timeline/recent  (Phase 6 実配線)
    LP->>TM: GET /timeline/recent (poll)
    TM-->>LP: events: list[TimelineEvent]
    LP->>PA: feed_events (event_id dedup)
    PA->>PA: CogEntry.from_event → render_panel

現状 (2026-05-19 夕方): 全 3 リポで M8.1 production wire 完了.

  • llive: emitter / skeleton sink / ProductionHttpTimelineSink (Bearer auth + exp backoff retry + batch、12 件追加テスト含めて 10 件 unit + 10 件 contract + 9 件 skeleton sink + 12 件 production)
  • llmesh: /timeline/ingest allow-list に 4 種追加 (46/46 PASS)
  • llove: CognitiveMeshPanel + stand-alone demo + LoveApp 本体統合 (LLOVE_ENABLE_COG_MESH=1 で attach, 既定無効で互換)

残作業は operator 作業のみ:

  • env を設定 (URL / Bearer / retries / batch_size / LLOVE_ENABLE_COG_MESH)
  • asciinema 録画 (llive demo / llove cog_mesh_demo / LoveApp+env)
  • 実 llmesh 起動 (production)

How to wire HTTP push (Phase 6 配線)

llive cognitive_mesh の emit を llmesh Timeline server に HTTP で 流し、llove TUI panel で受ける一連の配線例 (現在は両側 skeleton 配備済).

1. llmesh Timeline server を起動 (URL を控える) 

# llmesh は別途インストール / 起動 (詳細は llmesh repo 参照)
# 例えば http://localhost:8080 で /timeline/ingest を受ける状態にする

2. llive 側: ProductionHttpTimelineSink を CognitiveMeshTimelineEmitter に注入 

# env で URL / 認証 / retry / batch を設定
$env:LLIVE_LLMESH_TIMELINE_URL = "http://localhost:8080"
$env:LLIVE_LLMESH_TIMELINE_TOKEN = "<bearer-token>"  # 任意
$env:LLIVE_LLMESH_TIMELINE_RETRIES = "5"  # 既定 3
$env:LLIVE_LLMESH_TIMELINE_BATCH_SIZE = "10"  # 既定 0 (即時)

# Python から (production 配線)
from llive.cognitive_mesh import (
    CognitiveMeshTimelineEmitter,
    production_http_sink_from_env,
)

sink = production_http_sink_from_env(node_id="prod-node-1")
emitter = CognitiveMeshTimelineEmitter(
    sink=sink, task_id="brief-001", node_id="prod-node-1",
)
# ProactiveLoop / TonicRiskMonitor / QuarantinedMemory の emit 全てを
# emitter.emit_* で流すと、Bearer auth + exp backoff retry + batch 経由で
# llmesh に POST される

3. llove 側: LoveApp に CognitiveMeshPanel を attach 

# LoveApp 統合 (env-gated, 既定無効)
$env:LLOVE_ENABLE_COG_MESH = "1"

py -3.11 -m llove
# 既存 layout (sensor / spc / audit) の下に CognitiveMeshPanel が表示される

または stand-alone demo で panel 単体を確認:

py -3.11 -m llove.demo.cog_mesh_demo

4. asciinema 録画 (operator 作業) 

asciinema rec demo-cog-mesh-m81.cast

# 中で 2 つを並列再生:
# - llive 側: py -3.11 -m llive.cognitive_mesh.demo (10 sections)
# - llove 側: py -3.11 -m llove.demo.cog_mesh_demo (stand-alone TUI)

関連

Last updated

2026-05-19 — 初版。COG-MESH 全 10 件 skeleton 完了を機に portal 配下に 概観ページを設置。

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