इस प्रोजेक्ट के बारे में

लियुआन (Liyuan) एक AI Agent-केंद्रित रोल-प्लेइंग एप्लिकेशन है, जो agent के विभिन्न कार्यों को रोल-प्ले (RP) में बदल देता है, जिसका उद्देश्य उपयोगकर्ताओं को एक बेहतरीन रोल-प्लेइंग अनुभव प्रदान करना है। मुख्य विशेषताओं में शामिल हैं: 1. मेमोरी ऑप्टिमाइज़ेशन (स्मृति अनुकूलन): harness को संशोधित करके स्रोत से ही मेमोरी की सीमा को बढ़ाया जाता है, आर्किटेक्चर लेयर पर प्रत्येक राउंड में संदर्भ (context) को फिर से क्रॉप किया जाता है, बीच के अनावश्यक ऑपरेशन्स को फ़िल्टर किया जाता है, और केवल नैरेटिव टेक्स्ट और स्नैपशॉट को रखा जाता है। यह चार-स्तरीय मेमोरी संरचना का उपयोग करता है: शुद्ध संदर्भ (वर्किंग मेमोरी) → संरचित बहीखाता (साइड मॉडल प्रत्येक राउंड में स्वचालित रूप से रिकॉर्ड रखता है: आइटम, अनुकूलता, समय, पूर्वाभास) → पुनर्प्राप्ति संपत्ति (वर्ल्ड बुक + नॉलेज बेस, केवल आवश्यकता होने पर ही प्राप्त की जाती है) → प्लॉट-आधारित संपीड़न (कथा तर्क के आधार पर पिछले कथानक का सारांश उत्पन्न करना)। 2. Agent पूछताछ मोड: महत्वपूर्ण कथानक बिंदुओं (जैसे नए चरित्र का आकार लेना, बड़े मोड़ आदि) पर, agent एक चयन कार्ड पॉप अप करेगा, जो कई वैचारिक दिशाएं और एक फ्री-इनपुट बॉक्स प्रदान करता है, जिससे उपयोगकर्ता गहराई से भाग ले सकते हैं और कहानी की दिशा तय कर सकते हैं, जिससे बार-बार री-जनरेशन से बचा जा सकता है। 3. पैनल सिस्टम: agent विभिन्न पैनलों को उत्पन्न और वास्तविक समय (real-time) में अपडेट कर सकता है, जैसे कि उपकरण सूची, SVG मानचित्र आदि, जिससे रोल-प्लेइंग प्रक्रिया को विज़ुअलाइज़ किया जा सके। 4. विस्तार क्षमताएं: यह agent के क्लासिक skill और MCP तंत्र का समर्थन करता है, जो टेक्स्ट-टू-इमेज जैसे जटिल विस्तारों के कार्यान्वयन को सरल बना सकता है। 5. वर्ल्ड लाइन सिस्टम: गेम-स्तरीय आर्काइविंग फ़ंक्शन प्रदान करता है (/store आर्काइव पिन करने के लिए, /back वापस जाने के लिए, /line वर्ल्ड लाइन का पूरा दृश्य देखने के लिए)। वापस जाने पर, पूरी दुनिया (कथानक का मुख्य पाठ, स्थिति बहीखाता, मानचित्र, उपकरण सूची, नॉलेज बेस माउंट) उस समय बिंदु पर वापस आ जाती है, जिसमें आर्काइव का कोई नुकसान नहीं होता है। 6. नॉलेज बेस और मटीरियल लाइब्रेरी: कस्टम नॉलेज बेस का समर्थन करता है जिसे agent और उपयोगकर्ता द्वारा संयुक्त रूप से बनाया जा सकता है; मटीरियल लाइब्रेरी अपलोड की गई फ़ाइलों और छवियों को VPS फ़ोल्डर में संग्रहीत करती है, और संदर्भ (context) के उपयोग को कम करने के लिए संदेशों में केवल पथ (path) संलग्न करती है। 7. डुअल-एजेंट श्रम विभाजन: प्लॉट मॉडल अभिनय पर ध्यान केंद्रित करता है, और एक स्वतंत्र "सहायक" (assistant) agent सिस्टम मामलों को संभालता है (जैसे प्रतिक्रिया गुणवत्ता का निदान करना, कॉन्फ़िगरेशन समायोजित करना, बहीखाता ठीक करना आदि)। सहायक के लिए एक अलग मॉडल निर्दिष्ट किया जा सकता है, और यह कभी भी मुख्य कथानक पाठ नहीं लिखेगा। अनुकूलता के संबंध में: यह PNG कार्ड और JSON कार्ड के सीधे आयात (कार्ड-एम्बेडेड वर्ल्ड बुक्स सहित), JSON वर्ल्ड बुक आयात (ब्लू लाइट constant/ग्रीन लाइट कीवर्ड सक्रियण), पुराने चैट रिकॉर्ड को जारी रखने के लिए jsonl आयात (पुराने स्टेटस बार और चेन ऑफ थॉट को स्वचालित रूप से साफ और अलग करना), प्रीसेट आयात (वेरिएबल इंजन सहित), रेगुलर एक्सप्रेशन स्क्रिप्ट (डिस्प्ले ब्यूटिफिकेशन संगतता), और प्रोग्राम कार्ड HTML/JS सैंडबॉक्स निष्पादन का समर्थन करता है। यह पूर्ण STscript, इंटरफ़ेस से सीधे मुख्य पाठ को फिर से लिखने, और Tavern DOM/थीम पर निर्भर फ्रंट-एंड प्लगइन्स के साथ संगत नहीं है। प्रोजेक्ट में किसी भी SillyTavern कोड का उपयोग नहीं किया गया है, और प्रारूप पार्सिंग को सार्वजनिक विशिष्टताओं के अनुसार स्वतंत्र रूप से कार्यान्वित किया गया है। परिनियोजन (Deployment) विधियों में वन-क्लिक इंस्टॉलेशन स्क्रिप्ट (systemd सेवा), Docker Compose, और मैन्युअल पैकेजिंग व अपलोडिंग शामिल हैं। इसके लिए Node.js ≥ 22 और OpenAI संगत API Key की आवश्यकता होती है। लाइसेंस PolyForm Noncommercial 1.0.0 है, और स्रोत कोड व्यक्तिगत और गैर-व्यावसायिक उपयोग के लिए खुला है।