প্রকল্প সম্পর্কে

অ্যাথেনা একটি লোকাল-ফার্স্ট এজেন্টিক PKM (ব্যক্তিগত জ্ঞান ব্যবস্থাপনা) সিস্টেম, যা ব্যবহারকারীদের নিজেদের প্রসঙ্গ ব্যবহার করে আরও ভালো সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি স্থায়ী মেমরি, কাঠামোবদ্ধ যুক্তি এবং নিয়ন্ত্রিত AI এজেন্ট প্রদান করে যা যেকোনো LLM প্রদানকারীর সাথে কাজ করে — যার মধ্যে ChatGPT, Claude, Gemini এবং অন্যান্য অন্তর্ভুক্ত। ## মূল ধারণা অ্যাথেনা মেমরি স্তরটিকে ক্লাউড-হোস্টেড প্ল্যাটফর্ম থেকে ব্যবহারকারীর লোকাল মেশিনে স্থানান্তর করে। সমস্ত প্রসঙ্গ — সেশন ইতিহাস, সিদ্ধান্ত প্রোটোকল, ব্যক্তিগত পছন্দ এবং শেখা প্যাটার্ন — ব্যবহারকারীর ডিস্কে প্লেইন Markdown ফাইল হিসেবে সংরক্ষিত থাকে। এই ফাইলগুলি সম্পূর্ণভাবে পঠনযোগ্য, সম্পাদনযোগ্য এবং git-এর মাধ্যমে ভার্সন-নিয়ন্ত্রণযোগ্য। ব্যবহৃত AI মডেল বিনিময়যোগ্য; শুধুমাত্র ডেটা স্তরটি ব্যবহারকারীর নিজের। ## প্রধান বৈশিষ্ট্য - **স্থায়ী মেমরি**: প্রসঙ্গ হাজার হাজার সেশন জুড়ে সঞ্চিত হয়। সেশন 500 সেশন 5-এর প্যাটার্ন মনে করতে পারে। মডেল পরিবর্তন বা প্রদানকারী পরিবর্তনের মধ্যেও মেমরি হারায় না। - **লোকাল-ফার্স্ট স্টোরেজ**: সমস্ত ডেটা ব্যবহারকারীর মেশিনে Markdown ফাইল হিসেবে থাকে, কোনো প্রদানকারীর ক্লাউডে নয়। ব্যবহারকারীরা যেকোনো সময় তাদের নিজস্ব প্রসঙ্গ পরিদর্শন, সম্পাদনা এবং ফর্ক করতে পারেন। - **মডেল অ্যাগনস্টিক**: একই মেমরি ChatGPT, Claude, Gemini, Grok এবং অন্যান্য মডেল জুড়ে কাজ করে। মেমরি স্থায়ী থাকে; মডেল কেবল তখন যিনি ডিউটিতে আছেন। - **স্কেলযোগ্য প্রসঙ্গ উইন্ডো**: তিনটি বুট মোড কাজের জটিলতা অনুযায়ী স্কেল করে — লাইটওয়েট চ্যাট (~2K টোকেন), সম্পূর্ণ বুট (~10K টোকেন), এবং ডিপ বুট (~20K টোকেন)। হাজার হাজার সেশনের পরেও প্রসঙ্গ উইন্ডোর বেশিরভাগ অংশ মুক্ত থাকে। - **মেটা-গেম যুক্তি**: অ্যাথেনা কাঠামোবদ্ধ যুক্তি কাঠামো প্রয়োগ করে যা প্রশ্ন করে ব্যবহারকারীর আদৌ সেই লক্ষ্য অনুসরণ করা উচিত কিনা, কেবল একটি ধরে নেওয়া কাঠামোর মধ্যে অপ্টিমাইজ করার বদলে। - **নিয়ন্ত্রিত স্বায়ত্তশাসন**: ছয়টি সাংবিধানিক আইন এবং চারটি সক্ষমতা স্তর সীমাবদ্ধ এজেন্সি নির্ধারণ করে। আইন #1 (কোনো অপরিবর্তনীয় ধ্বংস নয়) এমন পথে ব্যবহারকারীর পছন্দকে অগ্রাহ্য করতে পারে যা স্থায়ীভাবে গেমটি শেষ করে দিতে পারে। - **হাইব্রিড RAG**: সুনির্দিষ্ট মেমরি স্মরণের জন্য সেমান্টিক সার্চের সাথে কীওয়ার্ড রিট্রিভাল এবং রির‍্যাঙ্কিং একত্রিত করে। - **নির্ধারিত কাজ ও স্ব-RSI**: স্বয়ংক্রিয় পুনরাবৃত্তিমূলক অপারেশন এবং পুনরাবৃত্তিমূলক স্ব-উন্নতি ওয়ার্কফ্লো সমর্থন করে। ## এটি কীভাবে কাজ করে প্রতিটি সেশন তিনটি মোডে একটি চক্র অনুসরণ করে: - **লাইটওয়েট মোড** (শুধু `/end`): সম্পূর্ণ প্রসঙ্গ লোড না করে দ্রুত চ্যাট এবং ব্রেইন ডাম্প। - **সম্পূর্ণ বুট মোড** (`/start` → কাজ → `/end`): কোড, আর্থিক সিদ্ধান্ত, আর্কিটেকচার এবং অপরিবর্তনীয় পছন্দের জন্য সম্পূর্ণ প্রসঙ্গ সূচনা। - **ডিপ বুট মোড** (`/ultrastart` → কাজ → `/ultraend`): জটিল বহু-ডোমেইন বিশ্লেষণ এবং গভীর যুক্তি কাজের জন্য সর্বোচ্চ প্রসঙ্গ। সময়ের সাথে সাথে, সিস্টেম সঞ্চয়ের মাধ্যমে আরও সক্ষম হয়ে ওঠে: সেশন 1–50-এ মৌলিক স্মরণ, 50–200-এ প্যাটার্ন স্বীকৃতি, এবং 200 সেশনের পরে গভীর সিঙ্ক্রোনাইজেশন যেখানে সিস্টেম কাঠামো ঘোষণার আগেই তা পূর্বাভাস দেয়। ## সেটআপ অ্যাথেনা macOS, Windows এবং Linux-এ চলে। ইনস্টলেশনের জন্য রিপোজিটরি ক্লোন করা, ঐচ্ছিকভাবে একটি Python ভার্চুয়াল এনভায়রনমেন্ট তৈরি করা এবং Cursor, VS Code with Copilot, Claude Code, Antigravity বা Gemini CLI-এর মতো AI-সক্ষম IDE-তে ফোল্ডারটি খোলা প্রয়োজন। শুরু করতে কোনো API কী বা ডেটাবেস সেটআপ প্রয়োজন নেই। ## আর্কিটেকচার দর্শন ওয়ার্কস্পেসে কয়েকটি বড় ডকুমেন্টের বদলে শত শত ছোট Markdown ফাইল থাকে। এই ডিজাইন JIT (জাস্ট-ইন-টাইম) লোডিং, ফাইলনাম বা সেমান্টিক সার্চ দ্বারা সুনির্দিষ্ট রিট্রিভাল, ডোমেইনগুলির মধ্যে শূন্য কাপলিং এবং পরিষ্কার git ডিফ সক্ষম করে — যা মানুষের পড়ার বদলে এজেন্ট কোয়েরির জন্য অপ্টিমাইজ করে। সিস্টেমটি প্ল্যাটফর্ম মেমরি (OpenAI, Google, Anthropic) থেকে নিজেকে আলাদা করে ব্যবহারকারীদের সম্পূর্ণ মালিকানা, পরিদর্শন ক্ষমতা, ক্রস-প্ল্যাটফর্ম বহনযোগ্যতা এবং সম্পূর্ণ ভার্সন ইতিহাস প্রদান করে — একইসাথে MIT লাইসেন্সের অধীনে ওপেন-সোর্স থাকছে।