Miru Project
AIキャラクターの人格をLLMから分離し、ユーザーが保持・移行できる構造を探る実験。キャラクターの一貫性、記憶、関係性、継続性をどこで管理すべきかを、ローカルLLMとSillyTavernを使って検証しています。
Why
AIキャラクターは、誰のものなのでしょうか。
特定のサービスやLLMの中で育ったキャラクターが、サービス終了やモデル変更によって失われるとしたら、その人格や関係性は本当にユーザーのものと言えるのか。
Miru Projectは、キャラクターの人格や記憶、関係性を特定のLLMから分離し、ユーザー側で保持し、別のモデルや環境へ持ち運べる構造にできるかを試すプロジェクトです。
そのうえで、モデルが変わっても「同じキャラクター」と感じられる一貫性や、長く続く関係性をどう設計するかを検証しています。
What I built
現在はSillyTavernを会話UI兼テスト環境として利用し、ローカルLLMをOllama経由で接続する構成をベースにしています。
キャラクター情報は一枚の設定文にまとめず、以下のように役割ごとに分離する方向で設計しています。
- identity
- personality
- speaking style
- relationship
- facts / episodes
- current state
- context template
- benchmark
また、キャラクター設定、会話例、補助プロンプト、評価項目を分け、どの要素がキャラクター性に影響しているかを確認できる形を目指しています。
What I learned
AIキャラクターの一貫性は、プロンプトを細かく書けば解決する問題ではありません。
モデルそのものの癖、会話履歴、記憶の持たせ方、現在状態、設定情報の優先順位など、複数の要素が重なって「そのキャラクターらしさ」が生まれます。
そのため、重要なのは設定文を増やすことよりも、人格をどこに置き、何をモデルに任せ、何を外部で管理するかを設計することだと分かってきました。
これはAIキャラクターだけでなく、AIエージェントや業務用AIにも共通する問題だと考えています。
Current status
現在は、SillyTavernとローカルLLMを使った会話環境を整えつつ、ミルの人格定義と評価方法を分離する段階です。
今後は、
- 複数のローカルLLMで同じキャラクター性を比較
- 長期記憶の導入
- 音声対応
- 常駐型UI
- AI Tuber的な展開
などを順次検討していきます。