Graphenium：AIエージェントのためのローカルトラストレイヤー（Rust、Datalog、Salsa）

Grapheniumは、AIコーディングエージェント向けのローカルトラストレイヤーであり、コードベースのナビゲーションと依存関係の信頼に関する課題を解決します。AIエージェントは大規模なコード変更が可能になりましたが、リポジトリ内の移動や依存関係の信頼に依然として苦労しています。多くの場合、無関係なファイルを読み過ぎたり、重要なファイルを読まなかったり、名前から関係を推測したり、依存関係を理解せずに変更を加えたりします。Grapheniumは、コードベースのコンパクトな構造メモリを提供し、エージェントが5つの主要な質問に答えられるようにします：シンボルは何に依存しているか？どのシンボルがこれに依存しているか？どの関係がソースコードで裏付けられ、どの関係が推測に過ぎないか？編集前にエージェントはどのファイルを読むべきか？編集後に何を検証すべきか？

Grapheniumのコア機能には、信頼認識アーキテクチャグラフ、編集前のパスファインディング、編集中の計画ワークスペース、編集後の検証とCIゲートが含まれます。信頼認識アーキテクチャグラフは、ファイル、モジュール、関数、メソッド、クラス、インポート、呼び出し、使用、継承、実装、テスト、ビルドターゲット、依存関係をローカルグラフに抽出し、各関係に抽出元、解決ステータス、信頼度を付与します。エージェントは抽出された関係に対して計画を立て、推測された関係を手がかりとし、曖昧なエッジの場合はソースコードを検査します。編集前のパスファインディングは、対象シンボルを解決し、呼び出し元と下流コンシューマを見つけ、最も安全なソースバックアップパスを選択し、最初に読むファイルを特定するのに役立ちます。編集中の計画ワークスペースでは、エージェントがコードを書く前に意図したシンボルを宣言し、後で抽出された物理グラフと比較します。編集後の検証では、グラフスナップショットを比較し、下流影響を計算し、検証計画を作成し、CIで信頼ポリシーを強制します。

Grapheniumは完全にローカルで動作し、ASTパイプラインはAPIキーを必要としません。ソースコードは、明示的にセマンティック抽出を構成しない限り、リモートサービスに送信されません。対応言語はRust、Python、Go、JavaScript、TypeScript、Java、C、C++、C#で、C#プロジェクトは.slnおよび.csproj解析によるビルド境界認識を追加で持ちます。

GrapheniumはMCP（モデルコンテキストプロトコル）を介してClaude Desktop、Cursor、CodeWhaleなどのツールと統合され、AIエージェントにコードグラフのクエリ機能を提供します。プロジェクトはMITライセンスで公開されており、コミュニティからのフィードバックをGitHub Issuesで受け付け、セキュリティ報告は[email protected]、ビジネス連携は[email protected]まで。GrapheniumはAI生成コード変更のための信頼と検証レイヤーを目指し、エージェントが編集前に影響範囲を検査し、変更を検証できるようにします。