Rustでセルフホストする文脈的バンディット：適応型意思決定システムのためのSyntraとLycan

2つの新しいオープンソースプロジェクトは、PythonのMLスタックなしでプロダクションシステムにコンテキストバンディット機能をもたらすことを目指しています。Lycanは、戦略ノードを第一級のプリミティブとして持つ小さなグラフ実行言語です — 同じコントラクトの複数の実装を定義し、ランタイムが結果フィードバックから重みを学習します。Rustランタイムによって実行されるバイナリグラフにコンパイルされ、ホットパスにLLMは含まれません。

Syntraは、コンパイル済みLycanカプセルを提供するセルフホスト型のDocker/APIアプライアンスです。主な機能：

• マルチテナント、シャドウモードファーストの設計
• contextKeyごとのコンテキスト学習
• 永続ファイルシステムストア
• 監査、決定、フィードバックのログが分離
• MVP YAML作成レイヤー（基礎となるLispを記述する必要なし）

想定されるユースケース：最適な選択肢がコンテキストに依存し、結果が後から到着する繰り返しの決定 — LLMモデルルーティング、リトライ/タイムアウトポリシー、キュー選択、しきい値チューニング。

MoEFolio.ai（30日間の市場解決結果を持つ公開AI株式討論パネル）に対するドッグフーディングで最初の驚きが明らかになりました。contextKeyスキーマがすべてのセクターをunknownにまとめていました。セクターのルックアップが3つの入力パスのうち1つからのみシンボルを解決していたためです。バンディットは名目上5次元でしたが、実質的には2次元で、セクター間の平均を学習していました。適応システムでは、アルゴリズムではなくデータパイプラインの修正がほとんどの作業です。

ライセンスはApache-2.0、非常に初期段階です。著者は、プロダクションでバンディットに取り組んだことのある方からの意見を歓迎します。