Vlk MemAct

Vlk² — AI エージェント向け時間的状態機械

Vlk² は AI エージェントに時間の感覚を与えます。現在何が起きているか（PRESENT）、すでに何を試したか（PAST）、そして将来の意思決定の指針となるべきものは何か（FUTURE）を把握できます。SQLite をバックエンドに、MCP 上で単一のバイナリとして動作し、こうした時間的な状態遷移を自律的に管理します。

注目のデモ：エージェントが同じ Rust／TS／Python／Go のエラーを3回繰り返すと、Vlk² はそのループを自動的にアーカイブし、予防的な制約を注入することで、エージェントが同じ失敗するアプローチを再試行しないようにします。ただし、このアーキテクチャは汎用的です。時間的状態機械は、あらゆるエージェントフレームワークで、あらゆる種類の過去→現在→未来の遷移を追跡できます。

機能

• 時間的状態機械 — 各メモリは状態を持ちます。PRESENT（有効なコンテキスト）、PAST（アーカイブ済みで、コンテキストには表示されない）、FUTURE（予防的な制約）、PURGED（忘却済み）。バックグラウンドエージェントが、エージェントの介入なしにエントリーを状態間で遷移させます。
• 言語横断のループ検出 — 文字列一致ではなく、言語ごとにエラーのフィンガープリントを作成します。Rust（error[E0277]）、TypeScript／JS（TS2345、TypeError）、Python（ValueError、KeyError）、Go（panic: nil pointer）、HTTP（503 Service Unavailable）、テストフレームワーク（expected: X, got: Y）を認識し、タイムスタンプを除去するフォールバックも備えています。同じフィンガープリントが3回以上現れると、Vlk² はループを自動的に PAST にアーカイブし、FUTURE 制約を注入します。
• 取得時の再固定化 — 呼び出しのたびに現在の信念を確認し、矛盾がある場合はメモリを書き換えます。
• トークン予算の適用 — 30秒ごとに、PRESENT と FUTURE の合計トークン数を推定します。予算（デフォルトは8K）を超えた場合、予算内に収まるまで重要度の低いエントリーからアーカイブします。
• 自律的な統合 — バックグラウンドタスク（30秒周期）が重要度を評価し、古くなったエントリーをアーカイブして、つながりのないエントリーを忘却します。

単なるメモリシステムではない理由

一般的なメモリシステム（agentmemory、Hindsight、Mem0、Supermemory）は、事実、好み、コンテキストを保存します。Vlk² は、それらにはない1つの機能を担います。異なるファイルで同じ Rust のコンパイルエラーが3回繰り返されたことを検出し、エージェントが同じ失敗するアプローチを再試行しないよう制約を注入します。 これは置き換えを目的としたものではなく、それらと並行して動作する、特化型の障害検出レイヤーです。

機能	Vlk²	agentmemory	Hindsight	Supermemory
事実／ペルソナのメモリ	—	✅ 53 個のツール	✅ フック	✅ キーワード
言語横断のエラーフィンガープリント	✅ 7 つの手法	—	—	—
自律的なループの解消	✅ 3 回以上の繰り返しで自動アーカイブ	—	—	—
取得時の再固定化	✅	—	—	—
トークン数に上限を設けたコンテキスト	✅ デフォルトは8K	—	—	—

クイックスタート

cd vlk-core
cargo build --release
DATABASE_URL="sqlite:vlk.db?mode=rwc" ./target/release/vlk-core

すべての MCP クライアントは stdin/stdout 経由で接続します。JSON-RPC 2.0 に対応し、メッセージは1行ずつ送信します。

MCP ツール

ツール	目的
vlk_record_state	ログ／エラーをループ検出用の PRESENT スロットとして追加します
vlk_fetch_context	再固定化とループの遮断を行い、コンテキストを整理します
vlk_time_travel	PRESENT を PAST にアーカイブし、FUTURE 制約を注入します
vlk_get_history	タイムライン全体を監査します
vlk_search_memory	ログと制約をキーワード検索します
vlk_summarize_session	状態の件数とトークン数の推定値を表示します
vlk_revoke_future	誤って学習された制約を削除します
vlk_get_facts	抽出されたパターンを取得します
vlk_consolidation_status	トークンバー付きで統合エージェントの状態を表示します
vlk_pin_memory	パターンが忘却されないよう保護します
vlk_unpin_memory	通常の忘却対象に戻します

ループ検出の仕組み

1. 各エラーは種類ごとにフィンガープリント化されます。Rust の error[E...]、TS の TS...、Python の TypeError:、Go の panic:、HTTP の 503、テストのアサーション、または先頭 80 文字をフォールバックとして使用します
2. フィンガープリントによって類似したエラーがグループ化されます。エラーコードが同じでタイムスタンプや行番号が異なる場合も、1 つのパターンとして扱われます
3. 3 回以上繰り返されると、ループが自動でアーカイブされ、予防的な制約 [SYSTEM ANCHOR] が注入されます
4. 今後のコンテキスト取得にこの制約が含まれるため、エージェントは同じことを繰り返さなくなります

アーキテクチャ

memory_contents (immutable, team-agnostic)
  └── FK ──► agent_timeline (PRESENT / PAST / FUTURE / PURGED)
               ├── memory_metadata (temporal vectors, importance, connectivity)
               └── semantic_facts (distilled patterns from errors)
                    └── fact_contradictions (resolution tracking)

Consolidation Agent (background tokio, 30s cycle)
  SCAN → EVALUATE importance → BUDGET_CHECK → ARCHIVE low-value → FORGET stale

検証

テスト済み： 中核となるループ検出フローを検証済みです。同一の Rust エラーが 3 回発生すると、PAST への自動アーカイブと FUTURE 制約の注入が行われます。13 個すべての MCP ツールが正しく応答します。

未テスト： 存在しない timeline_ids を指定した場合のピン留め／ピン留め解除、負荷時のトークン予算の適用、競合の解決。

ループ検出のスモークテスト — 同一の Rust error[E0277] を 3 回送信し、自動アーカイブと制約の注入を検証します。

import subprocess, json, tempfile, os, sys

db = tempfile.mktemp(suffix='.db')
proc = subprocess.Popen(['./target/release/vlk-core'],
    stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE,
    stderr=subprocess.DEVNULL,
    env={'DATABASE_URL': f'sqlite:{db}?mode=rwc'})

def rpc(msg):
    proc.stdin.write((json.dumps(msg) + '\n').encode())
    proc.stdin.flush()
    return json.loads(proc.stdout.readline())

# Init
rpc({'jsonrpc':'2.0','id':1,'method':'initialize','params':{
    'protocolVersion':'2024-11-05','capabilities':{},
    'clientInfo':{'name':'test','version':'1.0'}}})

# Send the same Rust error 3 times to trigger loop detection
error = 'error[E0277]: cannot add `str` to `str`'
for i in range(3):
    r = rpc({'jsonrpc':'2.0','id':i+2,'method':'tools/call','params':{
        'name':'vlk_record_state',
        'arguments':{'raw_log': error, 'file_context': f'lib.rs:{i*10}'}}})
    assert 'PRESENT state recorded' in r['result']['content'][0]['text']
    print(f'  Record {i+1}: OK')

# fetch_context triggers loop detection → auto-archive → constraint injection
r = rpc({'jsonrpc':'2.0','id':5,'method':'tools/call','params':{
    'name':'vlk_fetch_context','arguments':{}}})
txt = r['result']['content'][0]['text']
assert 'E0277' in txt, 'error missing after fetch'
assert any(kw in txt for kw in ['SYSTEM ANCHOR', 'PREVENTIVE', 'CONSTRAINT']), \
    'no constraint injected'
print(f'  Fetch: loop archived + constraint injected')

proc.terminate(); proc.wait()
for f in (db, db + '-wal', db + '-shm'):
    try:
        os.remove(f)
    except FileNotFoundError:
        pass
print('PASS: loop detection works')

統合

Hermes、OpenCode、Claude Code、Codex、または任意の MCP ホストに追加します。

# ~/.hermes/config.yaml or equivalent
mcp_servers:
  vlk2:
    command: "vlk2"
    env:
      DATABASE_URL: "sqlite:~/.hermes/vlk/vlk.db?mode=rwc"
    timeout: 30

あらゆる MCP クライアントと互換性があります。agentmemory、Hindsight、Supermemory、または Hermes 組み込みのメモリと併用できます。

要件

• Rust 2021 エディション
• SQLite（sqlx 経由でバンドル）
• 6.4MB のバイナリ

現在の状況

現在も積極的に開発されています。中核となるループ検出と修正メモリのサイクルが実装され、E2E テスト済みです。Vlk² は汎用メモリシステムを補完する特化型のシステムであり、置き換えるものではありません。