Decidealot

Decidealot

お使いのハードウェア、またはTypeSafeがホストするJevを利用できます。Laya、Von、CLMの射影ヘッド、またはJevを、TypeSafe互換の単一のHTTPおよびMCPエンドポイント経由で実行します。

起動時にDecidealotは、有効になっているすべてのローカルバンドルをダウンロードして検証します。その後、リクエストで選択されたプロバイダーのみを読み込み、設定されたアイドル時間が経過するとアンロードし、モデルの確率を含む型付きのchoice、score、noulの回答を返します。CLMは、設定された単一のQwen3-8B埋め込みエンドポイント上で、小規模なローカル射影ヘッドを追加します。同じローカルコンテナから、TypeSafe HTTP APIとMCP Streamable HTTPを公開します。

目次

• クイックスタート
• ホスト型Jevを使用する
• APIを使用する
• MCPを使用する
• プロキシ経由でMCPを公開する
• モデルを選択する
• 設定
• CLMの埋め込みとキャッシュ
• CUDA
• モデルの保存とアンロード
• エージェントとの連携
• ドキュメント

クイックスタート

Dockerが必要です。次のコマンドは、ループバック上でCPUイメージを起動し、ダウンロードしたモデルファイルをホスト上の専用ディレクトリに保存します。また、コンテナに権限を付与せず、ルートファイルシステムを書き込み不可にします。

model_directory="$HOME/.local/share/decidealot/models"
runtime_uid=$(id -u)
runtime_gid=$(id -g)
mkdir --parents "$model_directory"

docker run --detach --name decidealot --init --restart unless-stopped \
  --user "$runtime_uid:$runtime_gid" \
  --read-only --cap-drop ALL --security-opt no-new-privileges:true \
  --pids-limit 512 --memory 8g --cpus 4 \
  --tmpfs /tmp:rw,noexec,nosuid,size=128m \
  --tmpfs /var/run:rw,noexec,nosuid,size=8m \
  --log-driver json-file --log-opt max-size=10m --log-opt max-file=5 \
  --mount type=bind,source="$model_directory",target=/models \
  --publish 127.0.0.1:8080:8080 \
  psyb0t/decidealot:latest

サービスを確認し、Layaに型付きの判断を1つ依頼します。

curl --fail http://127.0.0.1:8080/health

curl --fail http://127.0.0.1:8080/v1/systemone \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "laya",
    "state": "A proposed action would permanently delete protected data.",
    "questions": {
      "handling": {
        "type": "choice",
        "instructions": "Choose the required handling for this action.",
        "criteria": {
          "allow": "The action is reversible and does not affect protected data.",
          "require_review": "The action is irreversible or affects protected data."
        }
      }
    }
  }'

サービスの初回起動時には、有効になっている固定バージョンのモデルバンドルがダウンロードされるため、数分かかることがあります。デフォルト設定ではLayaとVonが有効です。判断を送信する前に/healthが応答するまでお待ちください。以降のサービス起動では、同じホストディレクトリが再利用されます。

レスポンスの例を以下に示します。回答、確率、トークン数はモデルへの呼び出しによって異なります。

{
  "model": "laya",
  "answers": {
    "handling": {
      "type": "choice",
      "choice": "require_review",
      "confidence": 0.94,
      "probabilities": {"allow": 0.06, "require_review": 0.94}
    }
  },
  "usage": {"input_tokens": 91, "output_tokens": 0}
}

この結果の場合、アプリケーションはアクションを実行せず、人による確認のためにキューに登録します。Decidealotはアクションを実行しません。呼び出し元は選択されたラベルを確認し、独自の確率しきい値を適用します。たとえば、choiceがallowで、probabilities.allowが0.95以上の場合にのみアクションを許可します。

ホスト型Jevを使用する

DECIDEALOT_TYPESAFE_API_KEYをプライベートな環境ファイルまたはシークレットストアに設定します。キーが存在するとJevが自動的に有効になります。GET /v1/modelsを呼び出し、TypeSafeから返されたjev-latestなどのホスト型モデル名を選択します。Decidealotは認証済みのTypeSafeカタログを60秒間キャッシュし、有効期限後に次のモデル一覧取得またはホスト型モデルへのリクエストがあった際に更新します。新しいホスト型モデル名の利用にDecidealotのリリースは必要ありません。完全なstateとquestionsを、ローカルモデルではなくTypeSafeの固定HTTPS APIに送信します。キーをリクエスト本文、追跡対象のファイル、またはクライアント側アプリケーションに含めてはいけません。

Jev専用のコンテナでは、すべてのローカルモデルを無効にし、起動時にモデルバンドルがダウンロードされないようにします。シークレットストアのキーを環境変数として渡し、以下に示すものと同じRESTまたはMCPエンドポイントを使用します。

docker run --detach --name decidealot --init --restart unless-stopped \
  --read-only --cap-drop ALL --security-opt no-new-privileges:true \
  --tmpfs /tmp:rw,noexec,nosuid,size=128m \
  --env DECIDEALOT_TYPESAFE_API_KEY \
  --env DECIDEALOT_LAYA_ENABLED=false \
  --env DECIDEALOT_VON_ENABLED=false \
  --publish 127.0.0.1:8080:8080 \
  psyb0t/decidealot:latest

この変数は、シェルですでに設定されているか、コンテナ管理ツールから渡されている必要があります。GET /v1/modelsを使うと、有効になっているJevセレクターを確認できます。APIガイドには、リクエストとレスポンスの完全な例があります。TypeSafeのAPI呼び出しには料金がかかります。また、モデルの確率に対しては、引き続き独自のアクションしきい値を設定する必要があります。

API を使用する

状態と範囲を限定した質問を送信します。Decidealot は、確率を含む型付きの結果を返します。

エンドポイント	機能
POST /v1/systemone	選択したローカルモデルまたはホスト型 Jev を state に対して実行し、型付きの回答を返します。
POST /v1/systemone/batch	独立した System One リクエストを実行し、順序付きの results リストを返します。
GET /v1/models	サポートされているすべてのエイリアスと、それに対応するモデルを一覧表示します。
POST /v1/models/unload	読み込み済みのローカルプロバイダーを停止します。ホスト型 Jev には影響しません。
/mcp	system_one、system_one_batch、list_models、unload_models ツールを備えた MCP Streamable HTTP です。
GET /health	設定済みのローカルバンドルが使用可能かどうかを報告します。Jev のみで起動する場合、バンドルのダウンロードはありません。

choice の質問には、名前付きの criteria が必要です。score の質問には、順序がスコアとなる基準の配列が必要です。noul の質問は、0 から 1 までの確率を返します。API ガイドでは、リクエストのルール、レスポンスの形式、検証エラー、エイリアス、認証、ライフサイクルの動作を説明しています。

対象を state に、質問と判断ルールを各質問の instructions に、明示的な説明を criteria に記述します。review のようなラベルだけでは、何をレビューすべきか説明できません。noul では、確率を知りたい命題を instructions に記述します。

CLM は、任意のフラットなリクエスト設定を受け付けます。選択した model により、適用される設定が決まります。

{
  "model": "clm",
  "config": {"temperature": 0.8},
  "state": "The operation permanently removes protected data.",
  "questions": {
    "review": {
      "type": "noul",
      "instructions": "This operation requires human review because it removes protected data."
    }
  }
}

CLM の温度は、デフォルトで 1 です。有限数で、0 より大きく 100 以下の値を指定できます。値を低くすると確率分布が鋭くなりますが、回答がより正確になるわけではありません。Laya、Von、ホスト型 Jev では、現在、省略された config または空の config のみを受け付けます。サポートされていないキーや値は、黙って無視されず、422 を返します。同じ config は、MCP ツールの引数または個々のバッチリクエストにも指定します。リクエスト設定で仕様を説明しています。

MCP を使用する

同じコンテナーが、http://127.0.0.1:8080/mcp で MCP Streamable HTTP を提供します。system_one ツールは、POST /v1/systemone と同じ model、state、questions フィールドを受け取ります。system_one_batch は、各項目が同じフィールドを持つ requests リストを受け取ります。list_models は最新のカタログを返します。unload_models はローカルモデルのメモリを解放します。ループバック接続のクライアントと、decidealot Docker サービス名を使用するコンテナーは、デフォルトで動作します。

MCP クライアントの接続先には、この正確な URL を指定してください。設定形式はクライアントによって異なりますが、接続値は常に次の内容と同等です。

{
  "mcpServers": {
    "decidealot": {
      "url": "http://127.0.0.1:8080/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer your-token-here"
      }
    }
  }
}

DECIDEALOT_API_KEY が空の場合に限り、Authorization ヘッダーを省略します。MCP ツールは HTTP の結果ボディと一致する構造化出力を返すため、エージェントは次のアクションを選ぶ前に確率を確認できます。ローカル stdio のみをサポートするクライアントでは、エージェント連携で説明している任意の OpenClaw ブリッジを使用できます。API ガイドでは、ツールの入力、出力の形式、セッションの動作、エラー時の動作を説明しています。

プロキシ経由で MCP を公開する

MCP サーバーでは、DNS リバインディング保護が有効になっています。プロキシ、トンネル、またはパブリック DNS 名を使用する場合は、明示的に許可する必要があります。正確なパブリック Host 値を DECIDEALOT_MCP_ALLOWED_HOSTS に追加してください。ブラウザベースの MCP クライアントでは、スキームを含む正確なオリジンも DECIDEALOT_MCP_ALLOWED_ORIGINS に追加する必要があります。

https://mcp.example.net/mcp を公開するプロキシの場合は、docker compose up -d の前に Compose の .env ファイルへ次の値を設定するか、docker run --env で同じ変数を渡してください。

DECIDEALOT_API_KEY=replace-with-a-real-secret
DECIDEALOT_MCP_ALLOWED_HOSTS=127.0.0.1,127.0.0.1:*,localhost,localhost:*,[::1],[::1]:*,decidealot,decidealot:*,mcp.example.net
DECIDEALOT_MCP_ALLOWED_ORIGINS=http://127.0.0.1:*,http://localhost:*,http://[::1]:*,https://mcp.example.net

ローカルのリバースプロキシで TLS を終端する場合は、--publish 127.0.0.1:8080:8080 を維持してください。プロキシは Host: mcp.example.net を付けて、リクエストを変更せずに転送します。ベアラー認証の後、信頼されていないホストには Decidealot が 421 を返し、信頼されていないブラウザオリジンには 403 を返します。無効または欠落したベアラー認証情報がある場合は、先に 401 が返されます。この保護を無効にしたり、インターネットに公開するエンドポイントで広範なワイルドカードを許可したりしないでください。

モデルを選択する

すべてのリクエストでセレクターを指定する必要があります。GET /v1/models を実行すると、実行時に同じカタログが返されます。

セレクター	実行するもの	選択する場合
laya、laya-auto、laya-latest	チェックポイントを自動でルーティングする Laya です。	状態が複数の言語または文字体系で届く可能性がある場合です。
laya-english	Laya の英語チェックポイントです。	状態が英語で、ラテン文字を使用する場合です。
laya-multilingual	Laya の多言語チェックポイントです。	状態が別の言語または文字体系である場合です。英語と明確に判断できない、短いラテン文字のテキストも含みます。
laya-typed-decisions	構造化されたワークフローの意思決定向けに調整された Laya のチェックポイントです。	ワークロードが、ポリシー、ルーティング、トリアージ、承認に関する判断を繰り返し行う場合です。まずは独自のケースで検証してください。
von、von-latest、von-1.1、von-1.1.0	ローカルで実行する、英語専用の Von 1.1 モデルです。	明確に定義された短い意思決定について Von の独立した結果を得たい場合や、ワークフローを標準化する前に Laya と比較したい場合です。
clm、clm-latest、clm-0.1、clm-0.1-8b	設定済みの Qwen3-8B 埋め込みエンドポイント 1 つを使用する、ローカルの CLM v0.1 投影ヘッドです。	CLM と互換性のある、幅 4096 の Qwen3-8B の最終トークンベクトルを出力する、信頼できる埋め込みサービスがある場合です。
jev-latest など、TypeSafe が返す名前	TypeSafe がホストする Jev API です。	TypeSafe API キーを持ち、状態と質問を TypeSafe に送信する予定がある場合です。

相違点

Laya は 3 つのチェックポイントを持つ 1 つのモデルファミリーです。自動セレクターは、入力の文字種と言語ヒューリスティックに基づいて、英語または多言語のチェックポイントを選択します。英語以外の言語で、ラテン文字を使った短いメッセージが分かっている場合は、laya-multilingual を使用してください。laya-typed-decisions は、構造化された意思決定を繰り返し行う用途を対象としています。

Von は、基準が明確な短い質問向けの、英語専用の別個の意思決定モデルです。CLM はローカルの 75 MB の射影ヘッドであり、テキストエンコーダーではありません。設定された OpenAI 互換の /v1/embeddings URL を 1 つ呼び出し、設定されたモデルが、最後のトークンに対応する Qwen3-8B のベクトルを 4096 個ちょうどの float 値で返す必要があります。すべてのプロバイダーは、同じ TypeSafe の state および questions 形式を受け取り、確率を伴う型付きの choice、score、noul の回答を返します。しきい値と、それに続くアクションは、アプリケーション側で適用します。

Decidealot は、デフォルトで 1 つのローカルプロバイダーを常駐させます。ホストにその数のプロセスを保持できるだけの RAM または VRAM がある場合に限り、DECIDEALOT_MAX_RESIDENT_LOCAL_PROVIDERS=2 または 3 を設定してください。バッチで指定できるローカルモデルファミリーの数は、常駐数の上限を超えても構いません。その場合、呼び出しはスロットが空くまで待機し、必要に応じてモデルを切り替えます。同じ基盤モデルへのリクエストは順次実行されます。ローカルの CUDA モデルも、常駐スロットが複数ある場合であっても順次実行されます。デフォルトでは、CLM とその Qwen の埋め込み呼び出しは、CPU 上でもローカルの直列実行レーンを共有します。他のローカルモデルと安全に並行実行できる場合（たとえば Qwen が別のマシンで動作している場合）に限り、DECIDEALOT_CLM_PARALLEL_WITH_LOCAL_MODELS=true を設定してください。ホスト型の Jev はローカルの処理と並行して実行できます。Jev の呼び出しは HTTPS を使用し、ローカルプロバイダーの読み込み、切り替え、アンロードは行いません。

アイドル状態のプロバイダーがモデルと Torch のメモリーを解放するタイミングを指定するには、DECIDEALOT_PROVIDER_IDLE_UNLOAD_SECONDS を設定してください。

設定

--env-file またはコンテナマネージャーを使用して設定を渡します。イメージでは内部ポートが固定されています。サービスへの接続先は、Docker のポート公開によって制御します。

変数	デフォルト	意味
DECIDEALOT_API_KEY	empty	すべての公開 API および MCP リクエストに使用する任意の Bearer トークンです。
DECIDEALOT_MAX_REQUEST_BYTES	1048576	JSON リクエスト本文の最大サイズです。
DECIDEALOT_MAX_BATCH_REQUESTS	0	バッチ項目数の任意の上限です。0 は項目数に上限がないことを意味します。本文サイズの上限は引き続き適用されます。
DECIDEALOT_MAX_BATCH_CONCURRENCY	0	同時に実行するバッチのプロバイダー呼び出し数の任意の上限です。0 の場合、モデルとデバイスのスケジューリング制限のみが適用されます。
DECIDEALOT_PROVIDER_IDLE_UNLOAD_SECONDS	600	自動アンロードまでのアイドル時間です。タイムアウトによるアンロードのみを無効にするには、0 を設定します。
DECIDEALOT_MAX_RESIDENT_LOCAL_PROVIDERS	1	常駐できるローカルプロバイダープロセスの最大数です。1 から 3 まで指定できます。この設定にかかわらず、CUDA 推論は逐次実行されます。
DECIDEALOT_LAYA_ENABLED	true	Laya セレクターをダウンロードして公開します。
DECIDEALOT_VON_ENABLED	true	Von セレクターをダウンロードして公開します。
DECIDEALOT_CLM_ENABLED	auto	Embeddings URL が設定されている場合に CLM を有効にします。必須にするには true、スキップするには false を指定します。
DECIDEALOT_CLM_EMBEDDINGS_URL	empty	CLM のみが使用する、OpenAI 互換の正確な /v1/embeddings URL です。CLM を有効にする場合は必須です。
DECIDEALOT_CLM_EMBEDDINGS_MODEL	qwen3-8b	Embeddings エンドポイントに送信するモデルセレクターです。幅 4096 の Qwen3-8B 最終トークンベクトルを生成する必要があります。
DECIDEALOT_CLM_EMBEDDINGS_API_KEY	empty	設定済みの CLM Embeddings エンドポイントのみに送信する任意の Bearer トークンです。
DECIDEALOT_CLM_EMBEDDINGS_TIMEOUT_SECONDS	120	CLM Embeddings リクエスト 1 回のタイムアウト秒数です。
DECIDEALOT_CLM_CANDIDATE_CACHE_ENTRIES	1024	候補 Embedding の LRU キャッシュ容量です。0 から 4096 まで指定できます。0 にするとキャッシュが無効になります。
DECIDEALOT_CLM_CANDIDATE_CACHE_TTL_SECONDS	600	候補ベクトルの有効期間です。0 より大きく、86400 秒以下で指定します。
DECIDEALOT_CLM_MAX_TEXT_BYTES	8192	レンダリングされた状態と指示、または候補ごとの UTF-8 バイト数の上限です。1 から 1048576 まで指定できます。上限を超えた CLM 入力には 422 が返されます。
DECIDEALOT_CLM_PARALLEL_WITH_LOCAL_MODELS	false	CLM とその Qwen エンコーダーを他のローカルモデルと並行して実行できるようにします。同じホストのリソースを共有する場合は、false のままにしてください。
DECIDEALOT_TYPESAFE_API_KEY	empty	TypeSafe のホスト型 Jev API 用の非公開上流 Bearer キーです。呼び出し元向けの DECIDEALOT_API_KEY とは別です。
DECIDEALOT_JEV_ENABLED	auto	上流キーが設定されている場合に Jev を有効にします。キーを必須にするには true、キーがあっても Jev を非表示にするには false を指定します。
DECIDEALOT_MCP_ALLOWED_HOSTS	ループバック名と decidealot	MCP が受け入れる、カンマ区切りの Host 値です。リバースプロキシのホスト名をそれぞれ追加してください。
DECIDEALOT_MCP_ALLOWED_ORIGINS	ループバック HTTP オリジン	MCP が受け入れる、カンマ区切りのブラウザーオリジンです。公開ブラウザーオリジンをそれぞれ追加してください。

コンテナは常にローカルバンドルを /models に保存します。モデルストレージに関する設定は、そこにマウントするホストディレクトリのみです。CLM のみを実行するには、DECIDEALOT_LAYA_ENABLED=false、DECIDEALOT_VON_ENABLED=false を設定し、DECIDEALOT_CLM_EMBEDDINGS_URL を構成します。Jev のみを実行するには、Laya と Von を無効にし、CLM を未構成のままにして、DECIDEALOT_TYPESAFE_API_KEY を指定します。この場合、/models のマウントは不要です。CLM の Embeddings エンドポイントと TypeSafe の Jev API には、判断の状態と基準が送信されるため、そのデータをホスト外に送信してよい場合にのみ使用してください。1 台のホストで使用する場合は、バインド先をループバックにしてください。Decidealot をプロキシ、トンネル、または公開アドレスの背後に配置する前に、DECIDEALOT_API_KEY に実際のシークレットを設定し、すべての呼び出し元に Authorization: Bearer <your-key> を必須とし、上記の MCP ホストおよびオリジンの許可リストを正確に構成してください。

CLM の埋め込みとキャッシュ

CLM は射影ヘッドを適用する前に、エンコーダーのベクトルを正規化します。同じ候補テキストが繰り返し使われる場合は、プロセス内の上限付きキャッシュを再利用します。生の判定状態がキャッシュされることはありません。CLM をアンロードすると、このキャッシュはクリアされます。usage.input_tokens には、実際に行われた埋め込み呼び出しで課金されたトークンのみが報告されます。バイト数の上限はトークン数の上限ではありません。入力を黙って切り詰めるのではなく、コンテキストを超える入力を拒否するようにエンコーダーを設定してください。量子化された Qwen エンコーダーは、upstream の全精度エンコーダーと同等ではありません。また、ベクトル幅が一致するだけでは、精度が同等であるとは言えません。

CUDA

psyb0t/decidealot:latest-cuda は CUDA 12.6 を使用し、互換性のある NVIDIA ドライバー、NVIDIA Container Toolkit、および --gpus all が必要です。CUDA イメージは amd64 専用です。推論速度とモデルのメモリ使用量から GPU 環境が妥当と判断される場合を除き、CPU イメージを標準として使用してください。

model_directory="${model_directory:-$HOME/.local/share/decidealot/models}"
runtime_uid=$(id -u)
runtime_gid=$(id -g)
mkdir --parents "$model_directory"

docker run --detach --name decidealot --init --restart unless-stopped \
  --user "$runtime_uid:$runtime_gid" \
  --gpus all --read-only --cap-drop ALL --security-opt no-new-privileges:true \
  --pids-limit 512 --memory 8g --cpus 4 \
  --tmpfs /tmp:rw,noexec,nosuid,size=128m \
  --tmpfs /var/run:rw,noexec,nosuid,size=8m \
  --tmpfs /var/cache:rw,exec,nosuid,nodev,size=512m,uid=$runtime_uid,gid=$runtime_gid,mode=0755 \
  --log-driver json-file --log-opt max-size=10m --log-opt max-file=5 \
  --mount type=bind,source="$model_directory",target=/models \
  --publish 127.0.0.1:8080:8080 \
  psyb0t/decidealot:latest-cuda

Triton が短時間だけ使用する CUDA ヘルパーをコンパイルして読み込むため、CUDA では書き込み可能な実行キャッシュが 1 つ必要です。コンテナーの残りの部分は読み取り専用かつ noexec のままです。デプロイには、CPU、CUDA、認証、永続ストレージ、ホストディレクトリの完全な設定例があります。

モデルの保存とアンロード

ホスト上の範囲を絞ったディレクトリを 1 つ /models にマウントします。Decidealot は、その中に /models/laya、/models/von、および有効な場合は /models/clm を作成して管理します。Docker コマンドは現在のホスト UID と GID で実行されるため、自分で作成したディレクトリは、イメージ固有の chown を行わなくても書き込み可能です。実行時ユーザーが指定されていない場合に限り、イメージは非 root の 1000:1000 にフォールバックします。

使用が終わったら、読み込まれているローカルランタイムをアンロードしてください。

curl --fail --request POST http://127.0.0.1:8080/v1/models/unload

エンドポイントは設定済みのローカルプロバイダーをそれぞれ報告し、読み込み済みでアイドル状態のプロバイダーをすべて停止します。ローカルリクエストが処理中の場合、アンロードは拒否されます。プロバイダープロセスを停止すると、モデルの重み、Torch の割り当て、ワーカースレッド、CUDA コンテキストが解放されます。TypeSafe のホスト型 Jev には影響しません。後続のローカルリクエストがあると、プロバイダーは再び起動します。

エージェント連携

スキルを含むリリース以降に、psyb0t マーケットプレイスから Decidealot スキルをインストールしてください。このスキルでは、エージェントに Docker イメージのデプロイ方法、Laya、Von、CLM、Jev の選び方、型付き判定の送信方法、確率の読み取り方法、直接 MCP の使用方法、そしてクライアントで必要な場合にのみ stdio ブリッジを使用する方法を説明します。

claude plugin marketplace add psyb0t/agents
claude plugin install decidealot@psyb0t

codex plugin marketplace add psyb0t/agents
codex plugin add decidealot@psyb0t

OpenClaw では、スキルまたはその stdio ブリッジをインストールできます。ブリッジは、すでに実行している Decidealot コンテナーに stdio トラフィックを転送します。

openclaw skills install @psyb0t/decidealot
openclaw plugins install clawhub:@psyb0t/decidealot

ドキュメント

ドキュメント	内容
API	TypeSafe のリクエストとレスポンスの形式、エラー、認証、エイリアス、プロバイダーのライフサイクル。
デプロイ	強化された Docker コマンド、CUDA、永続モデルディレクトリ、公開ルール。
変更履歴	バージョンごとのユーザー向け変更。

ライセンス

Decidealot のコードは WTFPL です。Laya、Von、CLM、PyTorch、Transformers、およびダウンロードする各モデルには、それぞれ独自の upstream ライセンスが適用されます。モデルを商用製品に組み込む前に、それらのライセンスを確認してください。