Vayl

事実が変わると、多くのエージェント用メモリは両方のバージョンを保持し、どちらが最新なのかをモデルに推測させます。Vayl は古い値を置き換えて履歴に残し、重要度の高い変更は人が承認するまで保留できます。SQLite 上でローカルに動作し、Claude Code、Cursor、Claude Desktop、独自のエージェントなど、あらゆる MCP クライアントで利用できます。

_{gpt-6-luna と臨床プリセットを使った実際の実行例です。患者は架空の人物です。スクリプト：assets/demo/clinical_demo.py}

特長

• 変更を整合します。 新しい値が古い値に取って代わり、「X をやめた」という情報は X を取り消します。廃止された事実が現在の情報として返されることはありません。
• 履歴を保持します。 現在の事実も、以前の事実も確認できます。すべての変更は、署名付きの改ざん検知可能な監査チェーンに記録されます。
• 必要な場面で人の承認を得られます。 薬などのスロットを確認必須に設定すると、変更はキューで保留されます。check_before_act は、異議のある事実、古い事実、または変更直後の事実に依存するアクションをブロックします。
• 軽量でローカルに動作します。 デフォルトでは SQLite を使用し、チームでは Postgres を利用できます。事実の保存にモデル呼び出しを 1 回、回答に 1 回使用します。OpenAI 互換モデル、Anthropic、Groq、ローカルの Ollama モデルに対応しています。
• 臨床、サポート、金融、営業、コーディング、アシスタント用メモリの組み込みプリセットを利用できます。

インストール

pip install vayl-mcp

Claude Code に追加します。

claude mcp add vayl -e LLM_PROVIDER=openai -e OPENAI_API_KEY=sk-... -e VAYL_DB=$HOME/.vayl/vayl.db -- vayl-mcp

Cursor、Claude Desktop、その他のクライアントについては、クイックスタートをご覧ください。vayl-demo を実行すると、API キーなしで情報の整合を試せます。

コードから使用する

from vayl import Vayl

with Vayl(user_id="cust_5521") as m:
    m.remember("Acme's invoice bounced. Account suspended until payment clears.")
    print(m.recall("Is Acme's account in good standing?"))
    # No. Acme's account is suspended until payment clears.

統合

エージェントフレームワーク。 バックエンドはフレームワーク独自のメモリに接続し、情報は各ターンで保存および呼び出されます。ツールアダプターを使うと、エージェントが呼び出せるメモリツールを利用できます。

フレームワーク	インストール	使用方法
Google ADK	pip install 'vayl-mcp[adk]'	from vayl.integrations.adk import VaylMemoryService（メモリバックエンド）
LlamaIndex	pip install 'vayl-mcp[llamaindex]'	from vayl.integrations.llamaindex import VaylMemory（メモリブロック）
AutoGen	pip install 'vayl-mcp[autogen]'	from vayl.integrations.autogen import VaylMemory（メモリバックエンド）
LangGraph / LangChain	pip install 'vayl-mcp[langgraph]'	from vayl.integrations.langgraph import VaylMemory（ツール）
OpenAI Agents SDK	pip install 'vayl-mcp[openai-agents]'	from vayl.integrations.openai_agents import VaylMemory（ツール）
CrewAI	pip install 'vayl-mcp[crewai]'	from vayl.integrations.crewai import VaylMemory（ツール）
Pydantic AI	pip install vayl-mcp 'pydantic-ai-slim[openai,mcp]'	MCP 経由の MCPToolset。アダプター不要
Agno	pip install vayl-mcp agno openai	MCP 経由の MCPTools。アダプター不要
Vercel AI SDK	npm i @vayl.dev/client ai zod	import { vaylTools } from "@vayl.dev/client/vercel"
Mastra	npm i @vayl.dev/client @mastra/core zod	import { vaylTools } from "@vayl.dev/client/mastra"

各フレームワークの例はエージェントフレームワークにあります。

MCP クライアント。 vayl-mcp をインストールし、クライアントに追加します：Claude Code · Cursor · VS Code · Windsurf · Zed · Cline · Continue · Codex CLI · Gemini CLI。チームで共有するメモリを使うには、vayl-server を実行し、MCP または REST 経由で呼び出します。

ドキュメント

クイックスタート	クライアントをインストールして接続する
Vayl の仕組み	抽出、調整、検索
チュートリアル：病院の服薬アシスタント	臨床向けプリセット、重要な情報、承認
チュートリアル：カスタマーサポートアシスタント	アカウントの状態と安全性チェック
MCP ツール	30 以上のすべてのツール
vayl-server のデプロイ	チームサーバー、認証、Docker、Postgres
ベンチマーク	Mem0 および Graphiti と比較した古い値と撤回の結果

コントリビューション

CONTRIBUTING.md を参照してください。ユニットテストは API キーなしでオフライン実行できます。最初に取り組むのに適した課題には、good first issue のラベルが付いています。

セキュリティ

データはデフォルトで保存時に暗号化されます。また、Vayl が送信するデータは、設定したモデルのエンドポイント宛てのみです。Vayl は臨床用途の認証を取得しておらず、第三者による監査も受けていません。SECURITY.md の手順に従って、脆弱性をご報告ください。

ライセンス

Apache-2.0