Plataforma de Inteligencia EDITION

La infraestructura que faltaba para los agentes de IA que operan en Japón.

API de memoria + API de verificación de normativas + Conocimiento procedimental + Servidor MCP: diseñado específicamente para el contexto empresarial japonés.

El problema

Los agentes de IA que trabajan con empresas japonesas se topan con muros que las herramientas genéricas no pueden resolver:

• Keigo (敬語): Una frase como "ワインをお持ちすれば喜ばれるかと存じます" oculta el sujeto, utiliza honoríficos estratificados y expresa incertidumbre; el procesamiento de lenguaje natural (NLP) genérico trata esto como ruido.

• Acuerdos implícitos: La comunicación empresarial japonesa rara vez establece las cosas directamente.

• Laberinto normativo: Más de 10 industrias con normativas nacionales/prefecturales superpuestas, la mayoría de la documentación solo está en japonés.

• Sin contexto persistente: Los agentes olvidan todo entre sesiones.

Related MCP server: japan-ux-mcp

Qué hace esto

1. API de memoria: memoria persistente con conocimiento del japonés

Almacena episodios, extrae automáticamente hechos estructurados con análisis de keigo, detección de jerarquía social y puntuación de confianza.

Input:  "佐藤部長にはワインをお持ちすれば喜ばれるかと存じます"

Output:
  Subject:    佐藤 (役職: 部長)
  Predicate:  好む
  Object:     ワイン
  Keigo:      Level 2 (尊敬語)
  Hierarchy:  superior
  Confidence: 0.7 (推測 — not stated as fact)
  Tense:      present

Arquitectura de tres capas:

• Episodios: registros de conversación sin procesar.

• Hechos: conocimiento estructurado (extraído automáticamente mediante LLM).

• Contexto: estado resumido por entidad/tema.

2. API de normativas: 10 industrias + reglas para turistas

Base de datos normativa preconstruida que cubre:

• Sitios de comercio electrónico, bienes raíces, personal, servicios de alimentación, construcción.

• Salud, finanzas, transporte, educación, alojamiento.

• Categorías de turistas: visado, libre de impuestos, tránsito, médico, modales.

Las 10 industrias incluyen guías procedimentales paso a paso (65 pasos en total): cubren qué hacer, cómo, dónde, documentos requeridos, costos, plazos y errores comunes.

curl -X POST /api/v1/regulation/check \
  -d '{"industry": "food_service", "query": "What licenses do I need to open a restaurant in Tokyo?"}'

3. Servidor MCP: 8 herramientas para Claude, Cursor, etc.

Inicio rápido

Backend

git clone https://github.com/hiroshic9-png/edition.git
cd edition
python3 -m venv venv && source venv/bin/activate
pip install fastapi 'uvicorn[standard]' pydantic sqlalchemy aiosqlite chromadb python-dotenv google-genai

# Set your LLM key (any one of these)
echo 'GEMINI_API_KEY=your_key' > .env
# or ANTHROPIC_API_KEY or OPENAI_API_KEY

python -m uvicorn backend.api.main:app --reload
# → http://localhost:8000/docs

Servidor MCP (para Claude Desktop / Cursor)

cd mcp-server && npm install && npm run build && npm start

Añadir a claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "edition": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/mcp-server/dist/index.js"],
      "env": {
        "EDITION_API_URL": "http://localhost:8000",
        "EDITION_API_KEY": "your_api_key"
      }
    }
  }
}

Endpoints de la API

Memoria

Normativas

Stack tecnológico

¿Por qué no Mem0 / Letta / Zep?

Son excelentes herramientas de memoria de propósito general. Pero no hacen lo siguiente:

• Analizar niveles de keigo japonés (丁寧語 / 尊敬語 / 謙譲語).

• Detectar jerarquía social implícita a partir de patrones honoríficos.

• Puntuar la confianza basada en patrones del habla japonesa (断定 vs 推測 vs 伝聞).

• Incluir una base de datos normativa japonesa.

Este proyecto existe porque el contexto empresarial japonés es estructuralmente diferente, y los agentes necesitan una infraestructura diseñada específicamente para navegarlo.

Licencia

MIT