AI Runtime
AIランタイムレイヤー
- マルチモデル推論エンジンによる並列実行
- コンテキスト窓の拡張に合わせた効率的メモリ管理
- モデル切替の低遅延化と自動最適化
Kominka Resonance Lab
次世代AIプラットフォーム
AIと共生する未来のオペレーティングシステムの実験場。 エクソカーネルアーキテクチャによる柔軟性と、AIエージェントが自律的に学習・進化するプラットフォームを探求しています。
Focus
AIを用いたOSの共通基盤を構築 / 誰もが使える拡張性 / 安全性と互換性の設計
Collaboration
開発者・研究機関・パートナーと共創し、公開検証を進行中
Signal
基盤API / 実行環境 / セキュリティの3軸で整備を強化中
ArchitectureCALIBRATING層構成を再調整中
StatusSTAGING公開準備を進行中
AI AgentsSYNCING群制御を最適化中
System Overview
AI Autonomy SignalSIGNAL LOCK自律判断の確度を多点観測で同期中
Kernel TypeExokernel
Resource ModelDirect Access
AI FrameworkMulti-Agent
Learning ModeContinuous
TelemetryContext Sync
DeploymentField Prototype
Self-LearningDistributedReal-timeContext-aware
KagiroiOS — Exokernel for AI Agents
AIが住まう汎用オペレーティングシステム
エクソカーネルアーキテクチャにより、AIエージェントがハードウェアリソースに直接アクセス可能。 各AIエージェントは独自の最適化戦略を実装でき、学習と進化を繰り返しながら自律的に動作します。 従来のモノリシックカーネルでは不可能だった、AIに特化した柔軟なリソース管理を実現しています。
kagiroi-os@exokernel v0.7.0-alpha
$ kagiroi agent list --status
Agent: CognitiveCore● LEARNINGModel: GPT-4o | Accuracy: Syncing | Training: Continuous
Agent: MemoryOrchestrator● ACTIVECache Hit: Aligning | Latency: Low | Storage: Adaptive
Agent: ResourceOptimizer● ACTIVECPU: Calibrating | GPU: Calibrating | Network: Stabilizing
Agent: ContextAware● ACTIVEContext Window: Expanded | Entities: Mapping
$ kagiroi kernel status --exo
🔷 Direct Hardware Access: Enabled🔷 Library OS: 12 instances running🔷 Resource Multiplexing: Active🔷 AI-Optimized Scheduling: Enabled
$ kagiroi metrics --ai-performance
📊 Inference Speed: Optimizing📊 Model Switch Latency: Stabilizing📊 Memory Utilization: Balancing📊 AI Autonomy Signal: Syncing
Exokernel Architecture Overview
AI Agent Space
CognitiveCore
MemoryOrchestrator
ContextAware
↕
Library OS (Custom)
Model Optimizer
Cache Manager
Context Engine
↕
KagiroiOS Exokernel
Resource Allocator
HW Multiplexer
Event Dispatcher
↕
Hardware Layer
GPU / TPU
Memory Pool
Network I/O
System Monitor — Real-time Metrics
AI Training● LEARNING
CALIBRATING
Epoch: SyncingLoss: Stabilizing
GPU Utilization● ACTIVE
BALANCING
VRAM: AdaptiveTemp: Stable
Agent Autonomy● OPTIMAL
SYNCED
Decisions: AggregatingInterventions: Observing
Resource Control
リソース制御レイヤー
- GPU/TPU直接アクセスによるゼロコピー転送
- AIエージェント毎の独立したメモリ空間
- 動的リソース配分と優先度制御
Learning Hub
継続学習レイヤー
- 稼働中の継続学習とモデル更新
- エージェント間の知識共有メカニズム
- 自律的な性能改善と適応
自律動作ループ
トレーニングループリアルタイム継続学習
AIエージェントが稼働中に新しいデータから学習し、モデルを自動更新します。
リソース最適化ループミリ秒単位の動的調整
GPU/メモリ使用率を監視し、AIエージェント間でリソースを効率的に配分します。
知識共有ループエージェント間同期
個別のエージェントが獲得した知識を共有プールに統合し、全体の性能を向上させます。
開発ロードマップ
v0.7 αalpha
Kogarashi
エクソカーネルコア実装。AIエージェントの直接ハードウェアアクセスを実現。
v0.9 βbeta
Mizore
マルチエージェント協調機能を追加。2027年春にパブリックベータ開始予定。
v1.0 Previewpreview
Kasumi
完全な継続学習機能と、カスタムLibrary OS SDKを統合中。
GitHub Integration — Live Repository Data
リアルタイム開発可視化
プライベートリポジトリの開発活動を先進的なビジュアライゼーションでリアルタイム表示。
※ 現在はデモンストレーション用のサンプルデータを表示しています
初期化中...