Vellum Assistant：8種類のメモリを備えたパーソナルAI

このリポジトリは8種類のメモリを持つパーソナルAIを説明している

vellum-ai/vellum-assistant リポジトリは、Vellum Assistant と呼ばれるパーソナルAIアシスタントを提示しており、その説明はアシスタントのメモリシステムに焦点を当てています。README は8つの異なるメモリタイプを列挙しています：エピソディック、セマンティック、プロシージャル、エモーショナル、プロスペクティブ、ビヘイビア、ナラティブ、シェアードです。各メモリタイプには独自の鮮度ウィンドウがあり、システムはハイブリッドな密・疎検索を、ユーザーごと・チャネルごとの分離とともに使用すると述べられています。README はまた、アイデンティティ、好み、プロジェクト、イベントなどの構造化アイテムが、ソース帰属と重複排除を伴って会話から抽出されることに言及しています。埋め込みはデフォルトでローカルに実行され、これはユーザーが自分で管理する SQLite と Markdown ファイルではないと述べられています。

アイデンティティは SOUL.md とハッチングプロセスに基づいている

アシスタントのアイデンティティは SOUL.md ファイルに保持されています。README によれば、オンボーディング中にアシスタントはユーザーのコミュニケーション方法を観察し、自身のパーソナリティファイルを作成します。ユーザーごとの振り返りジャーナルを保持し、NOW.md を現在の焦点とアクティブなスレッドのスクラッチパッドとして使用します。README のセットアップ手順は、ハッチングと呼ばれるプロセスを説明しています：ユーザーはサインアップまたはアプリをダウンロードし、マネージドモードとローカルモードを選択し、アシスタントをハッチングします。

毎時のプロアクティブ機能はノートを再読し、未完了の作業を探す

アシスタントにはプロアクティブなコンポーネントがあります。README によると、毎時ノートを再読し、未完了または期限が近いものを探し、注意が必要な場合にユーザーにメッセージを送信します。通知は正しいチャネルに送信され、アクティブな会話を中断しません。README はこの毎時のチェックがどのように実装されているかについて詳細には触れていません。

セキュリティモデルはアクター識別、分離された資格情報、サンドボックス化を含む

README はセキュリティモデルを説明しています。アクター識別（ガーディアン、信頼済み、不明）は一度解決され、すべての場所で強制されます。不明なアクターはメモリを読み取ったり、ツールをトリガーしたり、権限を昇格させたりできません。資格情報は別のプロセスに保存され、モデルに到達することはありません。すべてのツール呼び出しはサンドボックスで実行されます。デフォルトは拒否です。README はまた、アシスタントが独自のサンドボックスで動作し、ユーザーの承認を得て実際のマシンにアクセスするコンピュータ使用機能を説明しています：ファイルの読み取り・編集、コマンドの実行、ブラウザの操作を行います。すべてのアクションは権限で制御され、一度、10分間、または常に付与できます。

チャネル、OAuth 統合、マルチプロバイダーモデルサポート

アシスタントは複数のチャネルからアクセスできます：macOS、iOS、Web、音声、メール、Telegram、Slack、Twilio です。README はこれを「1つのアシスタント、1つのメモリ、すべてのチャネル」と説明しています。OAuth の対象には Slack、Notion、Google、HubSpot、Linear、Discord、Twitter、Telegram、Twilio が含まれます。マルチプロバイダーサポートには Anthropic、OpenAI、Google Gemini、Fireworks、OpenRouter、MiniMax、Atlas Cloud、および OpenAI 互換のエンドポイントが含まれます。ローカルモデルは Ollama を通じて実行されます。埋め込みはデフォルトでローカルの ONNX で実行され、自動的にクラウドプロバイダーにフォールバックします。

ホスティングオプション：マネージドランタイムまたはセルフホスト、同じコードベース

リポジトリは2つのホスティングモードを説明しています。マネージドモードは Vellum プラットフォーム上で実行され、ローカルランタイムは不要で、ユーザーは Vellum Cloud 経由でサインインします。ローカルモードはすべてをユーザーのマシン上で実行します。README は両方が同じコードベースと同じデータモデルを使用すると述べています。

CLI とソースからのインストール

README には CLI インストールコマンドが含まれています。グローバルインストールは `bun install -g vellum` で行われ、ハッチングコマンドは `vellum hatch` です。ソースからのインストールは、リポジトリをクローンし、`./setup.sh` を実行し、次に `source ~/.bashrc` と `vellum hatch` を実行します。他のコマンドには、サービスを開始する `vellum wake`、データを保持してサービスを停止する `vellum sleep`、ターミナルで操作する `vellum client`、実行中のアシスタントを表示する `vellum ps`、マネージドアシスタントコンテナへのシェルを開く `vellum terminal`、最新バージョンにアップグレードする `vellum upgrade` があります。README は、CLI は動作するがデスクトップアプリが主要な焦点であり、CLI は上級ユーザー、コントリビューター、非 macOS 環境向けであると述べています。また、すべてのコマンドはデフォルトのアシスタントを対象としており、複数のアシスタントがある場合は2番目の引数としてアシスタント ID を渡すと述べています。

オープンソースライセンスとプロジェクトメタデータ

このリポジトリは MIT ライセンスで公開されています。ライセンステキストは、ソフトウェアの使用、コピー、変更、マージ、公開、配布、サブライセンス、販売を許可しますが、ソフトウェアは現状のまま提供され、いかなる種類の保証もないと述べています。リポジトリメタデータは、プロジェクトが TypeScript で書かれ、デフォルトブランチが main で、GitHub で 1,012 スターと 155 フォークがあることを示しています。README 自体はコミュニティの規模について議論していません。

編集部の結論

このリポジトリは、Vellum Assistant をオープンソースのパーソナルAIアシスタントとして説明しており、8種類のメモリ、SOUL.md に基づくアイデンティティ、毎時のプロアクティブ機能を中心に構成されています。マネージドモードは Vellum プラットフォーム上で実行され、ローカルモードはユーザーのマシン上で実行され、README によれば両者は同じコードベースとデータモデルを共有しています。MIT ライセンスは自由な使用と変更を許可しますが、保証は提供しません。

公式情報源

1. Official documentation
2. Official README
3. Project repository
4. Release notes