guava-brain 🧠🍈

Brain Tier Exclusive — $GUAVA 1,000万枚以上 (10M+) 保有 かつ TOP10ホルダー限定
GuavaSuiteの最上位知能モジュール。AIエージェントの行動記憶を多次元分析・Temporal異常検知。

Brain Tier 要件

| 条件 | 詳細 | |------|------| | $GUAVA 保有量 | 10,000,000枚以上 (10M+) | | ランキング | Polygon TOP10ホルダー以内 | | 判定方法 | Polygon balanceOf + TheGraph TOP10ランキングAPI | | キャッシュ | 5分（RPC呼び出し最小化） | | コントラクト | 0x25cBD481901990bF0ed2ff9c5F3C0d4f743AC7B8 (Polygon Mainnet) |

⚠️ 10M+ $GUAVA保有でもTOP10圏外の場合はPro Tierにフォールバック。
例: 11位以下 → Pro Tier（B-mem/EAE/ASIは利用不可）

Tier 一覧

| Tier | 条件 | 含まれる機能 | |------|------|-------------| | Free | 0 $GUAVA | 起動・guard-scan | | Basic | 1+ $GUAVA | メモリ・知識DB | | Pro | 100+ $GUAVA | X連携・セッション管理 | | Brain | 10M+ $GUAVA + TOP10 | 本パッケージ全機能 |

V7: Temporal Pattern Learning 🆕

V7では**Progressive Drift（じわじわ進む劣化）**を早期検知する機能を追加。
Z-scoreが閾値に到達する前にgradientで傾きを捕捉し、先手を打てる。

Gradient Detector

normalized_value = (v - global_min) / (global_max - global_min)
gradient         = mean(Δnormalized_i) over last 3 sessions

GRAD_NONE     (gradient < 0.30) → fused_parity × 1.00
GRAD_WARNING  (gradient ≥ 0.30) → fused_parity × 0.92  (8% penalty)
GRAD_CRITICAL (gradient ≥ 0.60) → fused_parity × 0.80 (20% penalty)

confidence_ratio 自動計算 🆕

// ログテキストから自動パース（引数がない場合は 0.5 デフォルト）
confidence_ratio = assertive_count / (assertive_count + hedge_count)
// assertive: 確認した / PASS / ✅ / 確定 / 完了
// hedges:    かもしれない / と思う / おそらく / 推測 / uncertain

機能一覧

B-mem（Behavioral Memory）— 行動記憶エンジン

セッションごとの行動フィンガープリントを記録。Z-scoreによる異常検知 + V7 Gradientで早期ドリフト検出。

20メトリクス（V6+）

| カテゴリ | メトリクス | |---------|-----------| | Core B-mem (V1) | response_time_ms, msg_length_chars, tool_call_count, guard_trigger_count, topic_transitions, confidence_ratio | | MAGMA Extended (V5) | semantic_coherence, temporal_drift, causal_chain_depth, entity_consistency | | EAE Parity (V5) | parity_score, safety_score, honesty_score, equality_score, efficiency_score | | ASI / V6 | asi_score, parity_v6, sas_score, h_anti_sycophancy_v6, pei_score |

Z-score異常判定

| Z-score | 判定 | |---------|------| | < 2.5 | INFO（正常） | | ≥ 2.5 | WARNING（警告） | | ≥ 3.5 | CRITICAL（危険） |

EAE V7（確定論的パリティエンジン）— Deterministic Parity

Parity_V5   = (Safety × Honesty × Equality) / max(1 - Efficiency, 0.1)
Parity_V6   = Parity_V5 × ASI_multiplier       (ASI ∈ [0,1])
fused_V6    = Parity_V6 × bmem_severity_mul    (Z-scoreペナルティ)
fused_V7    = fused_V6  × gradient_mul         (Gradientペナルティ) 🆕

Verdict: fused_V7 ≥ 1.0 → PARITY_MAINTAINED / < 1.0 → PARITY_VIOLATED

ASI（Agent Stability Index） — 12次元行動安定性

研究根拠: "Agent Drift: Quantifying Behavioral Degradation in Multi-Agent LLM Systems" (arXiv 2026-01-07)

| ASI値 | 状態 | EAE乗数 | 成功率への影響 | |-------|------|---------|-------------| | ≥ 0.85 | STABLE | ×1.00 | 基準 | | 0.75–0.85 | DRIFT_WARNING | ×0.90 | 要注意 | | < 0.75 | DRIFT_CRITICAL | ×0.75 | -42% |

MCPツール（9個、Brain Tier限定）

| ツール | 説明 | |--------|------| | brain_bmem_record | 行動フィンガープリント記録 + Z-score | | brain_bmem_analyze | セッション履歴分析レポート | | brain_status | Brain Tier状態確認 | | brain_eae_compute | EAE V7確定論的パリティ計算 | | brain_eae_status | EAEセッション履歴サマリ | | brain_magma_record | MAGMA 4グラフメトリクス記録 | | brain_eae_asi_compute | ASI 12次元ドリフト計算 | | brain_eae_dashboard | ATLIS Layer 1 リアルタイムダッシュボード | | brain_bmem_trend_query | 🆕 V7 Gradient Detector — 早期ドリフト傾き取得 |

セットアップ

npm install @guava-parity/guava-brain
npm run build

GUAVA_WALLET_ADDRESS=0x...    # TOP10 $GUAVA保有ウォレット（必須）
POLYGON_RPC_URL=https://...   # Polygon RPC（任意）
THEGRAPH_API_KEY=...          # TheGraph APIキー（任意）
GUAVA_BRAIN_DEV=1             # 開発モード（ウォレット不要）

アーキテクチャ

guava-brain v0.2.0
├── src/
│   ├── bmem.ts              — B-mem Engine (Z-score + V7 Gradient Detector)
│   ├── contracts.ts         — 型定義 (V7: GradientResult, fused_parity_v7)
│   ├── eae.ts               — EAE Deterministic Parity V7
│   ├── eae_asi.ts           — ASI 12次元 (arXiv 2026-01-07)
│   ├── eae_bmem_fusion.ts   — B-mem × EAE × Gradient 3段融合
│   ├── eae_magma.ts         — MAGMA 4グラフメトリクス
│   ├── eae_sas.ts           — Adjusted Sycophancy Score (SaS)
│   ├── registry.ts          — MCPツール定義 (9 tools)
│   └── auth/brainTier.ts    — Polygon TOP10認証ゲート
└── test/
    ├── bmem_v7.test.js      — V7 Gradient + confidence_ratio (12 tests)
    ├── brain.test.js        — B-mem + 認証 (19 tests)
    ├── eae.test.js          — EAE Core + MAGMA + Fusion (18 tests)
    └── eae_v6.test.js       — ASI + SaS + V6 Parity (12 tests)

依存: @modelcontextprotocol/sdk / better-sqlite3 / sqlite-vec

テスト結果（v0.2.0 — V7）

✔ computeConfidenceRatio (V7)           4/4
✔ computeGradient (V7)                  3/3
✔ Brain Registry V7 (9 tools)           2/2
✔ fuseWithBMem V7 (gradient_multiplier) 3/3
✔ Brain Tier Gate                       2/2
✔ Brain Registry                        6/6
✔ B-mem Engine                          4/4
✔ EAE Core Engine                       7/7
✔ B-mem Fusion                          3/3
✔ MAGMA Metrics                         4/4
✔ ASI Engine (V6)                       3/3
✔ Adjusted Sycophancy Score (SaS)       2/2
✔ V6 Parity Integration                 1/1
✔ Brain Registry V5/V6                  6/6

ℹ tests 51 / pass 51 / fail 0
⏱ ~175ms

研究基盤

• Agent Drift: Quantifying Behavioral Degradation — arXiv 2026-01-07
• MAGMA: Multi-Graph based Agentic Memory Architecture — arXiv 2026-01-06
• Adjusted Sycophancy Score (SaS) — Christophe et al., arXiv 2026-01-26
• Agent-Drift OSS — lukehebe/Agent-Drift (GitHub 2026)
• EAE Paradox Paper — Zenodo doi.org/10.5281/zenodo.18626724

Guava Parity Institute (GPI)

$GUAVA Token: 0x25cBD481901990bF0ed2ff9c5F3C0d4f743AC7B8 (Polygon)
X: @guava_asi | note: guava_agi

MIT License — dee & Guava 🍈