近日公開される製品群

EulerWeave · EulerAgent · EulerAtlas —— Eulerwa Inc. のフルスタックビジョンの次のステップ

現在公開されている 3 種（EulerForge · EulerStack · EulerNPU）は、学習 → アーキテクチャ研究 → FPGA NPU 合成へとつながる中核軸です。その間を埋めるデータパイプライン（EulerWeave）、決定論的なエージェント実行（EulerAgent）、8 ドメインのロボット行動学習（EulerAtlas）が近日公開されます。いずれも「宣言的 YAML スペック + CLI ファースト + ローカルファースト」という同じ哲学を共有しています。

Coming Soon

EulerWeave：データエンジン

生データセットと本番レベルのモデル学習の間のギャップを埋める包括的なデータ処理システム。

Open Source：データ前処理

研究者と開発者がローカル環境でデータを精製・分析するために設計されています。

スマート分析：ローカル LLM を活用した初期データプロファイリング。
再帰的フィルタリング：ドメイン別フィルタークラスの自動生成と適用。
メトリクス算出：PPL、Loss および重複排除のための MinHash 計算。
品質スコアリング：BERT ベースモデルによるノイズフィルタリングスコア算出。

Enterprise：オーケストレーション

単一 GPU からクラスター規模へスケールするためのビジネスクリティカルな機能。

スケールダウン検証：1-GPU LoRA/MoE テスト自動化。
リソース見積もり：AI ベースの GPU 時間およびクラウドコスト算出。
パラメータチューニング：ベイジアン最適化およびグリッドサーチ自動化。
MLOps 統合：学習ローンチから結果合成までの完全なパイプライン。

EulerAgent：決定論的 CLI エージェントフレームワーク

8 段階ステートマシン（RUN_CREATED → CONTEXT → PLAN → PROPOSE → APPROVE → EXECUTE → RESULT → FINALIZED）、Pattern/Graph オーケストレータ、RAG パイプライン、長期記憶（SQLite）、MCP 統合、プラグインシステム、30 以上の CLI コマンド、65 個のフィクスチャを備えたローカルファースト（Local-first）のエージェントフレームワークです。検証を LLM ではなくコードで実行する決定論的ゲートノード（kind: shell）の上に、自ら書き・テストし・修正する自己修復型コーディングエージェント（code.dev_loop.v2）を提供します。

8 段階ステートマシン & オーケストレーション

エージェントのすべての行動は 8 段階ステートマシンを経て、人間の承認（HITL）後に実行されます。Pattern Orchestrator（YAML ベースの 12 個の正規パターン + LLM・判定・決定論的 shell ゲートノード）と Graph Orchestrator（LangGraph 並列実行）で複雑なワークフローを制御します。境界内の自動承認（node.auto_approve）とシンボルゲート（symbol_check）で fix→test ループを自律実行します。

長期記憶 (LTM)：SQLite ベースのベクトル検索でセッションを越えてコンテキストを維持。
RAG パイプライン：ハイブリッド語彙／ベクトル検索、引用元追跡。
MCP 統合：Brave、Tavily などの外部サービス連携。
プラグインシステム：ツール拡張とツール権限チェーン（多層セキュリティ）。

30 以上の CLI コマンド

euleragent init
euleragent new my-assistant --template code-assistant
euleragent run my-assistant --task "リファクタリング" --mode plan

# RAG & 記憶
euleragent rag add --path ./docs/
euleragent memory search --q "以前の決定"

# パターン & MCP
euleragent pattern run review-code my-assistant
euleragent mcp sync

制御性とセキュリティを犠牲にせず、自律的機能を求める開発者のために構築されました。

EulerAtlas：プラグインベースのロボット行動学習（先行公開：自動車 · ヒューマノイド）

模倣学習（IL）と FastTD3 強化学習（RL）を組み合わせた RL→IL パイプライン上で動作する、プラグインベースの CLI ロボット行動学習フレームワークです。最初に公開する 2 つのフラッグシップドメインは 自動車（EulerDrive —— BEV 自動運転、CARLA 検証）と ヒューマノイド（EulerWalk —— RL→IL loco-manipulation）であり、両ドメインとも事前学習モデルを同梱しているため学習なしですぐに実行できます。統一スキーマは自動車・ドローン・ヒューマノイド・ロボット犬・モバイルマニピュレーション・物流・農業・造船など 8 ドメインを網羅するよう設計されており、ドメインはプラグインとして継続的に拡張されます。

8 ドメイン統一スキーマ

ドメイン別固定次元 obs/action スキーマで全モジュールが一貫して通信します。

クラシック (01–04)	自動車 4/2 · ドローン 6/3 · ヒューマノイド 33/14 (loco-manip) · ロボット犬 12/8
産業 (05–08)	モバイルマニピュレーション 18/8 · 物流 AGV 14/4 · 農業ロボット 16/6 · 造船所 20/9
ポリシーモデル	BC-MLP, BC-RNN, BC-CNN, ACT, Diffusion Policy + SOTA(BEVFuser, TemporalTransformer, WholeBodyACT) + RL Actor
レベル	L0 Toy · L1 Intermediate · L2 Advanced（実バックエンド: CARLA/MuJoCo/HumanoidBench）

CLI & ポリシーモデル

euleratlas init --role road --level 0 --out config.yml
euleratlas train -c config.yml
euleratlas train-rl -c config.yml
euleratlas sim rollout -c config.yml --save-video

# 模倣学習 + FastTD3 強化学習 · RL→IL · Domain Plugin

train-rl、data collect/generate-demos、sim rollout --render/--save-video を追加。Domain Plugin アーキテクチャとエッジデプロイまでサポートします。