Symbiont ドキュメント
自律的でポリシー対応のソフトウェア開発のための、AIネイティブでプライバシーファーストのプログラミング言語とエージェントフレームワーク。
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Symbiotとは？
Symbiotはソフトウェア開発の次の進化を表しています — AIエージェントと人間の開発者が安全、透明、効果的に協力する世界です。開発者は、ゼロトラスト・セキュリティ、データプライバシー、検証可能な動作を実施しながら、人間、他のエージェント、大規模言語モデルと安全に協力できる自律的でポリシー対応のエージェントを構築できます。
主要機能
- 🛡️ セキュリティファースト設計: DockerとgVisorによるマルチティア・サンドボックス
- 📋 ポリシー対応プログラミング: ランタイム実行による宣言的セキュリティポリシー
- 🔐 エンタープライズ機密管理: HashiCorp Vault統合と暗号化ファイルバックエンド
- 🔑 暗号学的監査可能性: Ed25519署名による完全な操作ログ
- 🧠 インテリジェント・コンテキスト管理: ベクトル検索によるRAG強化知識システム
- 🔗 安全なツール統合: 暗号学的検証によるMCPプロトコル
- ⚡ 高性能: 本番ワークロード向けRustネイティブ実装
始めに
クイックインストール
# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/thirdkeyai/symbiont.git
cd symbiont
# 統合symbiコンテナを構築
docker build -t symbi:latest .
# またはプリビルドコンテナを使用
docker pull ghcr.io/thirdkeyai/symbi:latest
# システムをテスト
cargo test
# 統合CLIをテスト
docker run --rm symbi:latest --version
docker run --rm -v $(pwd):/workspace symbi:latest dsl parse --help
docker run --rm symbi:latest mcp --help
最初のエージェント
metadata {
version = "1.0.0"
author = "developer"
description = "Simple analysis agent"
}
agent analyze_data(input: DataSet) -> Result {
capabilities = ["data_analysis"]
policy secure_analysis {
allow: read(input) if input.anonymized == true
deny: store(input) if input.contains_pii == true
audit: all_operations with signature
}
with memory = "ephemeral", privacy = "high" {
if (validate_input(input)) {
result = process_data(input);
audit_log("analysis_completed", result.metadata);
return result;
} else {
return reject("Invalid input data");
}
}
}
アーキテクチャ概要
graph TB
A[ガバナンスとポリシー層] --> B[コアRustエンジン]
B --> C[エージェントフレームワーク]
B --> D[Tree-sitter DSLエンジン]
B --> E[マルチティア・サンドボックス]
E --> F[Docker - 低リスク]
E --> G[gVisor - 中/高リスク]
B --> I[暗号学的監査証跡]
subgraph "コンテキストと知識"
J[コンテキストマネージャー]
K[ベクトルデータベース]
L[RAGエンジン]
end
subgraph "安全な統合"
M[MCPクライアント]
N[ツール検証]
O[ポリシーエンジン]
end
C --> J
C --> M
J --> K
J --> L
M --> N
M --> O
ユースケース
開発と研究
- 安全なコード生成と自動テスト
- マルチエージェント協力実験
- コンテキスト対応AIシステム開発
プライバシー重要アプリケーション
- プライバシー制御による医療データ処理
- 監査機能による金融サービス自動化
- セキュリティ機能による政府・防衛システム
プロジェクト状況
✅ 完了フェーズ
- フェーズ1-3: コアインフラ、エージェントフレームワーク、セキュリティ実装
- フェーズ4: RAG機能によるコンテキストと知識システム
- フェーズ5: ツール検証による安全なMCP統合
- フェーズ6: HashiCorp Vault統合によるエンタープライズ機密管理
🔮 計画機能
- マルチモーダルRAGサポート（画像、音声、構造化データ）
- エージェント間知識合成と協力
- ポリシー適応による高度学習機能
- パフォーマンス最適化とインテリジェント・キャッシュ
- ブロックチェーン統合による強化監査証跡
コミュニティ
- ドキュメント: 包括的なガイドとAPIリファレンス
- APIリファレンス
- HTTP入力モジュール
- 課題: GitHub Issues
- 議論: GitHub Discussions
- ライセンス: ThirdKeyによるオープンソースソフトウェア