■ 概要 ローカルファースト・ステートフルなパーソナルAIで、従来の無状態APIラッパーに対して永続化されたメモリと自己改善ループを備える。 ■ 特徴・用途 1. **Biological Memory + Dream Engine**: ユーザーのコンテキストを保持し、オフライン時に自動でメモリ整理・スキル蒸留・予測準備を行う自己改善サイクル。使用実績に基づいた自己採点がある点で、単なる記憶保存ではなく強化学習的。 2. **ローカル優先 + P2Pスキル経済**: デバイス上実行でプライバシー確保しつつ、スキル（有効だった対応策）をP2P共有する分散型設計。Web/コード実行/WhatsApp統合と、エージェント側の主体性が高い。 3. **実用性の検証**: 「夢が実際に使われたか」で自動採点する観測可能なフィードバックループにより、ハルシネーション対策と実装スキルの質向上を同時達成。 ■ 結論 メモリ・自己改善・P2P共有を統合したステートフルAIの実装例として、特に「使用実績ベースの自動最適化」は既存AIエージェント・メモリシステムの課題（検証されない蓄積・低コンテクスト）への直接的な回答であり、技術的に注視する価値あり。