`reyn.yaml`¶

プロジェクトレベルの設定。git にチェックインします。個人設定のオーバーライドは reyn.local.yaml（gitignored）または ~/.reyn/config.yaml に記述します。

最小限の例¶

model: standard
models:
  light:    gemini-flash-lite
  standard: openai/gpt-4o
  strong:   anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022

トップレベルキー¶

キー	型	説明
`model`	文字列	デフォルトのモデルクラス。`models` を通じて解決されます。`--model` でオーバーライド。
`models`	マップ	クラス名 → LiteLLM モデル文字列または dict（以下参照）。
`output_language`	文字列	デフォルトの出力言語コード（例: `en`、`ja`）。`--output-language` でオーバーライド。
`safety`	マップ	ランタイムの停止条件: ループ検出上限、タイムアウト、上限超過時ポリシー。以下参照。
`cost`	マップ	バジェット上限とレート制限（エージェントごと、日次、月次）。以下参照。
`web`	マップ	`web_fetch` と MCP レジストリ呼び出しの SSL 設定。以下参照。
`eval`	マップ	`reyn eval` のトレース exporter バックエンド。以下参照。
`sandbox`	マップ	`sandboxed_exec` のバックエンド選択・非対応プラットフォームポリシー・agent-level サンドボックスポリシー。以下参照。
`action_retrieval`	マップ	ユニバーサルカタログの可視化 + 検索設定。以下参照。
`embedding`	マップ	RAG 埋め込みモデルクラスとバッチ設定。以下参照。
`chat`	マップ	チャットセッションの Head/Body/Tail 圧縮設定。以下参照。
`voice`	マップ	チャット TUI の音声入力（Whisper）設定。以下参照。
`events`	マップ	チャットセッションイベントファイルの監査ログローテーションポリシー。以下参照。
`mcp`	マップ	MCP サーバー定義と `search_threshold`。以下参照。
`python`	マップ	Python preprocessor の追加許可モジュール。以下参照。
`agent`	マップ	P6 イベント監査証跡と送信 HTTP ヘッダー用のエージェント識別子。以下参照。
`auth`	マップ	`reyn auth login` 用の OAuth プロバイダー設定。以下参照。
`cron`	マップ	スケジュール付きスキル実行。以下参照。
`external_transports`	マップ	チャット向け受信トランスポート → MCP ツールルーティング（Slack / LINE / Discord など）。以下参照。
`multimodal`	マップ	バイナリメディア（画像・音声）のサイズ上限・超過時の挙動・アーティファクト保存先。以下参照。
`permissions`	マップ	デフォルトの Permission ポリシー。以下参照。
`prompt_cache_enabled`	bool	システムプロンプトに Anthropic プロンプトキャッシュマーカーを付与。デフォルト `true`。
`project_context_path`	文字列	すべての Phase システムプロンプトに注入する Markdown ファイル。未設定（デフォルト）: cross-tool 標準を auto-resolve — `AGENTS.md` があればそれ、なければ `REYN.md`（legacy fallback）。明示パスで 1 ファイルに固定、`""` で無効化。下記の注記参照。
`api_base`	文字列	LiteLLM プロキシベース URL。通常は `reyn.local.yaml`（gitignored）に設定。

プロジェクトコンテキストファイル（project_context_path）。 未設定のとき Reyn は AGENTS.md を読みます — Claude Code・Codex・opencode 等も読む cross-tool 標準です — ので、それらツールと共有するプロジェクトが Reyn 専用ファイルなしでそのまま動きます。AGENTS.md が無ければ REYN.md（legacy）に fallback。最初に存在するファイルが優先され、present-but-empty な AGENTS.md は authoritative（REYN.md へは fall through しません）。

移行。 既存の REYN.md プロジェクトは無変更で動作し続けます。新規は AGENTS.md を推奨。標準に依らず特定ファイルに固定するには project_context_path にそのパスを設定、"" でプロジェクトコンテキストを一切注入しない。

`models` ブロック¶

models: の各エントリはクラス名を LiteLLM モデル文字列 または per-class LLM パラメータを宣言する dict にマップします。

モデルクラスとモデル名 — 解決ルール¶

config には2種類の位置があり、逆のルールに従います。同じルールが補完側 models: ブロックと embedding.classes: ブロックの両方に適用されます。

クラス位置（クラスへの参照）：model、per-agent / per-phase / per-op のモデル上書き、embedding_class。これらは closed-world — 値は models: / embedding.classes: に存在するクラス（または組み込み tier: light / standard / strong）を指さなければなりません。既知クラスでない値は、リテラルモデルとして黙って素通しされません：
オペレータ config（reyn.yaml の model:）は後方互換のリテラル素通しを維持（openai/gpt-4o を直接書ける）；
skill/op 由来のモデル（op.model）が既知クラスでない場合は reject され、runtime モデルにフォールバック（警告1件）します。これにより skill・LLM 由来の文字列が proxy config を迂回できません — モデル選択の単一の真実源は proxy config です。
名前位置（モデルの定義）：models: / embedding.classes: エントリ内の model: 値。名前は provider/model（例：openai/gpt-4o、sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2）であるべきです。/ のない bare 名は許容されます（一部の LiteLLM 文字列は bare）が、ロード時に警告します — 解決が誤ルートする場合は prefix を追加してください。

一言で：_class / tier 位置はクラス名（closed-world）、model 位置は provider/model（検証付き）。どちらも受け付ける位置はない。

str 形式 — リテラル（後方互換）¶

str 値に / が含まれる 場合、LiteLLM モデル文字列として直接使用されます：

models:
  light:    gemini-flash-lite
  standard: openai/gpt-4o
  strong:   anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022

str 形式を使用している既存の reyn.yaml はすべて変更なしで動作します。

str 形式 — クラス参照省略形（新規）¶

str 値に / が含まれない 場合、{extends: <name>} の省略形として扱われます。名前はフラット namespace（ユーザーエントリ + built-in カタログ）で解決されます：

models:
  standard: claude-sonnet-thinking     # 等価: standard: {extends: claude-sonnet-thinking}

不明な省略形（ユーザーエントリにも built-in にも存在しない名前）は起動エラーになります。

dict 形式 — plain kwargs¶

models:
  standard: gemini-flash-lite   # str 形式も dict エントリと併用可能

  strong:
    model: anthropic/claude-3-7-sonnet      # 必須
    temperature: 0.0
    max_completion_tokens: 16000             # max_tokens より推奨 — 下記注意
    extra_body:
      thinking:
        type: enabled
        budget_tokens: 8000

フィールド	必須	説明
`model`	はい	LiteLLM モデル文字列。
`temperature`	いいえ	litellm に渡すサンプリング温度。
`max_completion_tokens`	いいえ	推奨最大出力トークン数（OpenAI o1+ およびほとんどのプロバイダーで強制）。
`max_tokens`	いいえ	レガシーのソフトヒント — 多くのプロバイダーが無視する。`max_completion_tokens` を推奨。
`top_p`	いいえ	litellm に渡す top-p サンプリング。
`extra_body`	いいえ	プロバイダー固有のペイロード（例：推論モデルの `thinking`）。
`reasoning_effort`	いいえ	モデルの推論バジェット: `minimal` / `low` / `medium` / `high` / `disable` / `none`。ロード時にバリデーション（下記参照）。
`extends`	いいえ	名前付きクラスから継承し、オーバーライドを deep merge（下記参照）。
（その他のフィールド）	いいえ	litellm にそのまま渡されます（パススルーポリシー）。

コスト制限: max_tokens ではなく max_completion_tokens を使用してください。max_tokens は多くのプロバイダーが無視するレガシーのソフトヒントです。max_completion_tokens は API レベルで強制されます（OpenAI o1+ および Anthropic モデル）。

フィールドポリシー: model のみ必須です。ほとんどのフィールドはバリデーションなしで litellm.acompletion に直接渡されます（未知のフィールドも silent に転送されます — future-proof）。タイポは reyn エラーではなく silent な litellm 失敗を引き起こします。唯一の例外は reasoning_effort で、ロード時にバリデーションされます（下記）。

`reasoning_effort`（モデルごとの推論バジェット）¶

モデルが回答前にどれだけ「思考」するかを設定します。分かりやすさのためモデル定義ごとに宣言します:

models:
  light:
    model: gemini-flash-lite
    reasoning_effort: low      # minimal | low | medium | high | disable | none

有効な値: minimal, low, medium, high, disable, none。無効な値は litellm の呼び出し中ではなくコンフィグロード時に fail-fast（不正値を示す明確な ValueError）。
ネイティブマッピング: 値は litellm にネイティブに渡され、プロバイダー自身の推論バジェットにマッピングされます。Gemini（例: gemini-2.5-flash-lite）では: low → thinking budget 1024、medium → 2048、high → 4096、minimal → モデル固有（flash-lite は 512）、disable / none → 0。手書きの extra_body は不要です。
extra_body の thinking 設定とは排他: reasoning_effort が thinking-budget の制御なので、同一モデルに reasoning_effort と extra_body の thinking 設定の両方を宣言するとロード時に rejectされます（どちらか一方を選択）。

既知の挙動 — 推論テキストは表示されません。 非ゼロの reasoning_effort はプロバイダーの includeThoughts=true を設定するため、レスポンスに推論／思考テキストが含まれます。reyn は現在、推論 vs 出力のトークン数の内訳のみを記録し、推論テキスト自体は捕捉・表示しません。したがって reasoning_effort を有効にすると、思考を表示せずに推論トークンのコストが発生します。

既知の挙動 — tool-use パスで thinking が再有効化されます。 reyn は thinking を強制 off にせず、プロバイダーのデフォルト（Gemini 2.5 は off）に従います。reasoning_effort を設定すると thinking が on になり、Gemini で以前 parallel-tools + thinking の相互作用があったマルチターン tool-use パス（Gemini #17949）でも有効になります。tool-heavy なエージェントで有効化する場合はモデルの挙動を検証してください。

プロキシ経由（openai 互換）での透過: litellm プロキシ経由でルーティングする場合、reyn は reasoning_effort を allowed_openai_params でホワイトリスト化し、プロキシに転送します（プロキシがプロバイダーのネイティブ thinking budget にマッピング）。追加設定は不要です。

Skill / Phase 側オーバーライド: サポートしていません。Operator config（reyn.yaml）が LLM パラメータの唯一の source of truth です。Skill 作者はクラス名のみを指定します（例：model_class: strong）。

マージ順: Reyn が管理する設定（timeout、num_retries、プロキシルーティング）は operator 宣言の kwargs より常に優先されます。

dict 形式 — `extends` フィールド（新規）¶

extends を使用して別のクラスから継承し、特定のフィールドをオーバーライドできます。参照される名前はフラット namespace（ユーザーエントリ + built-in カタログ）で解決されます。

models:
  # claude-sonnet-thinking built-in を継承し、budget_tokens を 8000 → 4000 に変更。
  # extra_body.thinking.type: enabled は base から引き継がれます（deep merge）。
  reasoning-light:
    extends: claude-sonnet-thinking
    extra_body:
      thinking:
        budget_tokens: 4000

  # マルチレベル: reasoning-heavy は上で定義した reasoning-light を extends。
  reasoning-heavy:
    extends: reasoning-light
    extra_body:
      thinking:
        budget_tokens: 16000
    max_completion_tokens: 32000

Deep merge: ネストした dict は再帰的にマージされます。extra_body.thinking の下に指定したキーのみがオーバーライドされ、兄弟キー（例：type: enabled）は base から引き継がれます。スカラーとリストは置換されます（マージされません）。

マルチレベルチェーン: 任意の深さが許可されます。Reyn は起動時にチェーン全体を解決します。

サイクル検出: 循環する extends 参照（例：A extends B, B extends A）は起動時に検出され、設定エラーが発生します。

不明な参照: namespace（ユーザーエントリまたは built-in カタログ）に存在しない名前の参照は起動エラーになります。

Built-in カタログ¶

Reyn には、namespace にプリロードされた一般的なモデルクラスの built-in カタログが付属しています。 reyn.yaml に宣言せずに名前で参照できます：

クラス名	プロバイダー / モデル	備考
`claude-sonnet`	`anthropic/claude-3-7-sonnet`
`claude-sonnet-thinking`	`anthropic/claude-3-7-sonnet` + thinking 有効	budget_tokens=8000
`claude-haiku`	`anthropic/claude-3-5-haiku`
`gpt-4o-mini`	`openai/gpt-4o-mini`
`gpt-4o`	`openai/gpt-4o`
`gemini-flash-lite`	`gemini/gemini-2.5-flash-lite`
`gemini-3.1-flash-preview`	`gemini/gemini-3.1-flash-preview`
`gemini-2.0-flash`	`gemini/gemini-2.0-flash`	`thinking_budget=0` で thinking 無効化

ユーザー宣言エントリは同名の built-in を上書きします。built-in カタログは便利な出発点であり、reyn.yaml が常に source of truth です。

詳細は Reference: built-in models を参照してください。

`chat` ブロック¶

チャットセッションのランタイム設定。chat.compaction はチャット履歴の圧縮を制御します（reyn.local.yaml.example 参照）。chat.reasoning はモデルの推論／"thinking" テキストの扱いを制御します。

chat:
  reasoning:
    continuity: true      # reasoning を履歴に永続化 + 直近ターンを次プロンプトに replay
    display: true         # reasoning を UI（TUI + chainlit、折りたたみ可）に表示
    recent_turns: 3       # replay する reasoning のターン数; <=0 = 無制限

`chat.reasoning` フィールド¶

プロバイダーの reasoning_content のキャプチャは 常時 ON。これらの knob はその後の扱いを制御します。continuity と display はともにデフォルト ON。

フィールド	型	デフォルト	説明
`continuity`	bool	`true`	reasoning を履歴に永続化かつ直近ターンの reasoning を次ターンの system prompt に replay（cross-user-turn の reasoning continuity、`act_turn_reasoning` を踏襲したテキストセクション）。opt-out で永続化 + replay を無効化。
`display`	bool	`true`	reasoning を UI（TUI + chainlit、折りたたみ可）に表示。opt-out で非表示。`continuity` とは独立。
`recent_turns`	int	`3`	`continuity` 時に replay する直近 reasoning のターン数。`<= 0`（例: `0` / `-1`）= 無制限（全保持）。Gemini ではプロバイダー側の auto-filter が無いため bounding が重要（reasoning が蓄積し全量課金される）。

プロバイダー注記: Gemini-via-proxy では reasoning はテキストセクションとして replay され（モデルは prompt 内で参照）、wire-shape の assistant message からは reasoning_content を strip します（litellm の vertex transformation がネイティブにも emit して double-inject になるのを防ぐ）。Anthropic/DeepSeek の direct-API は tool-use パスでネイティブ reasoning_content round-trip を要求します（litellm が wire 上に残っていれば auto 処理）— 既知のプロバイダー依存で、ここでは未実装（proxy + Gemini 前提）。

`safety` ブロック¶

停止条件の統合ネームスペース。各値は対応する CLI フラグで呼び出しごとにオーバーライドできます。（旧トップレベル limits: キーは廃止。safety: が唯一の信頼できる情報源です。）

safety:
  loop:
    max_router_calls_per_turn: 3 # ユーザーターンごとのチャットルーター呼び出し数
    max_router_iterations: 5    # ユーザーターンごとの LLM ツール呼び出しイテレーション数 (CLI --max-iterations で上書き可)
    max_agent_hops: 3            # 最大委譲深度
  timeout:
    llm_call_seconds: 60         # 呼び出しごとの HTTP タイムアウト (--llm-timeout)
    llm_max_retries: 3           # 呼び出しごとの一時的エラーのリトライ数 (--llm-max-retries)
    phase_seconds: 0             # Phase ごとのウォールクロックバジェット; 0 = 無制限 (--phase-budget)
    chain_seconds: 60            # デリゲート返答待機時間
  on_limit:
    mode: interactive            # interactive | unattended | auto_extend
    auto_extend_times: 1         # （auto_extend モード）自動延長回数
    ask_timeout_seconds: 0       # （interactive モード）ユーザープロンプトのタイムアウト; 0 = 無制限待機

`safety.loop` フィールド¶

パス	型	デフォルト	CLI フラグ	説明
`safety.loop.max_router_calls_per_turn`	int	`3`	—	ユーザーターンごとのチャットルーター呼び出し数。`0` = 無制限。
`safety.loop.max_router_iterations`	int	`5`	`--max-iterations`	ユーザーターンごとの LLM ツール呼び出しイテレーション上限。CLI `--max-iterations` が指定された場合はそちらが優先。`reyn run-once` のデフォルトは 80。
`safety.loop.max_agent_hops`	int	`3`	—	最大委譲深度（ユーザー → A → B → C = 3 ホップ）。

`safety.timeout` フィールド¶

パス	型	デフォルト	CLI フラグ	説明
`safety.timeout.llm_call_seconds`	float（秒）	`60`	`--llm-timeout`	LiteLLM に渡される呼び出しごとの HTTP タイムアウト。
`safety.timeout.llm_max_retries`	int	`3`	`--llm-max-retries`	LLM 呼び出しごとの一時的エラーのリトライ数（LiteLLM 指数バックオフ）。
`safety.timeout.phase_seconds`	float（秒）	`0`	`--phase-budget`	Phase ごとのウォールクロックバジェット。リトライ/ターンの境界でのソフトチェック。呼び出し途中はキャンセルしない。`0` = 無制限。
`safety.timeout.chain_seconds`	float（秒）	`60`	—	マルチエージェントチェーンがデリゲート返答を待機する時間。上限超過後にランタイムが上流エラーを生成。`0` = 無効。

`safety.on_limit` フィールド¶

パス	型	デフォルト	説明
`safety.on_limit.mode`	文字列	`interactive`	ループ/タイムアウト上限発動時の動作。`interactive`（デフォルト） — `ask_user` でユーザーに延長許可を確認。ヘッドレス（bus=None / 非 TTY）は自動的に abort へ短絡。`unattended` — 即時中止（CI / cron / スクリプト実行向けのオプトイン）。`auto_extend` — `auto_extend_times` 回自動延長後に中止。
`safety.on_limit.auto_extend_times`	int	`1`	abort フォールスルーまでの自動延長回数。`mode: auto_extend` 時のみ使用。
`safety.on_limit.ask_timeout_seconds`	float（秒）	`0`	`interactive` モードでユーザー返答を待機する時間。`0`（デフォルト） = 無制限待機、正の値 = ウィンドウ経過で partial data として abort。

`web` ブロック¶

web_fetch と MCP パッケージレジストリの SSL 設定。

web:
  fetch:
    verify_ssl: true     # true | false | 省略（デフォルト: 環境変数チェーン）
    ca_bundle: /path/to/ca-bundle.pem   # 省略可; カスタム CA バンドル
    max_download_bytes: 10485760        # ワイヤバイト上限（デフォルト 10MB）
    allow_private_ips: false            # SSRF: プライベート IP への opt-in（デフォルト deny）
  ws_max_size: 16777216  # WebSocket インバウンドフレーム上限（デフォルト 16MB）

優先度チェーン（高い順）:

優先度	条件	有効な SSL 設定
1	`web.fetch.ca_bundle` 設定あり	カスタム CA バンドルファイル（`verify=<path>`）
2	`web.fetch.verify_ssl: false`	SSL 検証を無効化（`verify=False`）— 管理された環境のみ
3	`web.fetch.verify_ssl: true`	SSL 検証を強制（`verify=True`）
4	両方省略	フォールスルー: `SSL_VERIFY` 環境変数 → `litellm.ssl_verify` → `SSL_CERT_FILE` → `True`

verify_ssl と ca_bundle は MCP レジストリの HTTP 呼び出し（パッケージインストール）にも適用されます。

web.fetch.max_download_bytes（int, デフォルト 10485760 = 10MB）は web_fetch がワイヤから読み取るレスポンスの最大バイト数。Content-Length がこの値を超えるレスポンスは本文ダウンロード前に拒否され、chunked / 長さ不明の本文はストリームが上限を超えた時点で中断されます（ステータス too_large）。悪意ある / 暴走 URL による無制限な本文のメモリ枯渇を防ぎます。<= 0 / 非整数はデフォルトにフォールバック。

web.fetch.allow_private_ips（bool, デフォルト false）は SSRF 対策。true のとき web_fetch / safe.http がプライベート RFC1918/ULA アドレスへ到達できます（エンタープライズの内部 fetch 向け opt-in）。link-local / クラウドメタデータ（169.254.169.254）/ ループバックはこのフラグに関わらず常に拒否されます。HTTP リダイレクトは hop ごとに再検証（allowlist + IP-deny）されるため、allowlist 済みホストが内部ターゲットへリダイレクトすることはできません。REYN_FETCH_ALLOW_PRIVATE_IPS 環境変数にもエクスポートされ、safe.http サブプロセス + レジストリクライアントが同じ opt-in を参照します。

web.ws_max_size（int, デフォルト 16777216 = 16MB）は reyn web ゲートウェイが受け付ける単一 WebSocket インバウンドフレームの最大バイト数。サーバーライブラリの暗黙デフォルトに依存せず上限を明示的に固定するため、ライブラリアップグレード後も bound が維持されます。operator は tighten / loosen 可能。<= 0 / 非整数はデフォルトにフォールバック。

`eval` ブロック¶

トレース exporter バックエンド。設定すると、すべての Skill 実行のイベントトレースを指定バックエンドに送出します。

eval:
  exporters:
    - type: file
      path: .reyn/traces/        # exporter 未設定時のデフォルト
    - type: langfuse
      public_key: ${LANGFUSE_PUBLIC_KEY}
      secret_key: ${LANGFUSE_SECRET_KEY}
      host: https://cloud.langfuse.com   # 省略可; デフォルトはクラウドエンドポイント
    - type: otlp
      endpoint: http://localhost:4317
    - type: ietf_audit
      path: .reyn/audit/         # IETF Agent Audit Trail ドラフト形式

`type`	説明
`file`	`path` 以下の JSON-lines ファイル。`exporters` が空のときのデフォルトバックエンド。
`langfuse`	Langfuse インスタンスにトレースを送信。`public_key` / `secret_key` は `${VAR}` 環境変数補間をサポート。
`otlp`	OpenTelemetry Protocol。`endpoint` は OTLP gRPC または HTTP レシーバー。
`ietf_audit`	IETF Agent Audit Trail ドラフト形式で `path` に書き込み。

すべての exporter は fire-and-forget です: エクスポートの失敗はログに記録されますが、Skill 実行を中止しません。

`sandbox` ブロック¶

sandboxed_exec op + OS の in-process file/http ゲートのバックエンド選択・非対応プラットフォームポリシー・agent-level サンドボックスポリシー。

sandbox:
  backend: auto          # auto | seatbelt | landlock | noop
  on_unsupported: warn   # warn | error | ignore
  policy:                # オプション — agent-level（オペレータ）サンドボックスポリシー
    network: true
    read_paths: ["/"]
    write_paths: ["/"]
    allow_subprocess: true
    env_passthrough: ["PATH", "HOME"]
    timeout_seconds: 600

キー	型	デフォルト	説明
`backend`	文字列	`auto`	強制バックエンド。`auto` は OS が選択: macOS < 26 → `seatbelt`（sandbox-exec SBPL）、Linux ≥ 5.13 かつ `sandbox-linux` extra インストール済み → `landlock`（+ オプションの seccomp-BPF）、その他 → `noop`（監査のみ、強制なし）。明示的な値で特定バックエンドを強制できます。
`on_unsupported`	文字列	`warn`	要求バックエンドがこのプラットフォームで利用不可の場合のポリシー。`warn` は WARNING をログに記録して `noop` にフォールバック。`error` は `RuntimeError` を発生（強制が必須な本番環境のフェイルファスト）。`ignore` はサイレントにフォールバック。
`policy`	マップ	なし	agent-level（オペレータ）サンドボックスポリシー。設定すると、サンドボックス op に適用される決定的ポリシーになり、かつ OS の in-process file/http ゲートの permission 積（`∩`）の `SandboxLayer` に畳み込まれます — op 宣言のフィールドに優先（WINS）するため、スキルや LLM が緩めることはできません。省略時（デフォルト）は agent-level の制限なし: `SandboxLayer` は恒等（`⊤`）のままで op レベルのフィールドが従来通り支配します。サンドボックス認可はオペレータ/run の関心事です。サブキーは以下参照。

`sandbox.policy` サブキー¶

sandbox.policy が存在する場合、SandboxPolicy フィールドを反映します。未知のキーは config ロード時に拒否されます。

キー	型	デフォルト	説明
`network`	bool	`false`	サンドボックスプロセスからの外向きネットワークを許可。主要な外部流出ゲート。
`write_paths`	list[文字列]	`[]`	プロセスが書き込み可能なパス（厳密なガード）。書き込みは読み取りを含む。
`read_deny_paths`	list[文字列]	`[]`	広読み込みサーフェスから拒否する機密パス（多層防御）。deny-after-allow をサポートするバックエンド（Seatbelt）のみ適用。許可リストのみのバックエンド（Landlock）では非対応。
`read_paths`	list[文字列]	`[]`	レガシー。かつての厳密な読み込み許可リスト。現在のスコーピングモデルでは読み込みはデフォルトで広許可のため、このフィールドは意図した読み込み対象のドキュメントとしてのみ機能します。
`allow_subprocess`	bool	`false`	子プロセスの spawn を許可するか。Seatbelt では advisory 扱い。
`env_passthrough`	list[文字列]	`[]`	サンドボックスプロセスへ通過させる環境変数名。`PATH` は常に通過します。
`timeout_seconds`	int	`60`	バックエンドが強制する実時間上限。

リファレンス: control-ir — sandboxed_exec で op スキーマとバックエンド選択の詳細を参照してください。

`action_retrieval` ブロック¶

ユニバーサルカタログの可視化 + 検索設定。チャット Router に ユニバーサル wrapper (list_actions / describe_action / invoke_action) を提供し、全 skill / agent / MCP / file / memory / RAG カテゴリで統一の browse / describe / invoke を実現する。デフォルト ON — 既存の tools= shape を保持したい operator は universal_wrappers_enabled: false でオプトアウト可能。

action_retrieval:
  universal_wrappers_enabled: true    # デフォルト; false でオプトアウト
  embedding_class: local-mini         # デフォルト; null で search_actions 無効
  hot_list_n: 0                       # 0 = 無効（デフォルト）; opt-in は例えば 10
  mode: default                       # default | minimal | performance

`action_retrieval` フィールド¶

フィールド	型	デフォルト	説明
`universal_wrappers_enabled`	bool	`true`	`true`（デフォルト）の時、 Router の `tools=` は 4 universal wrappers (`list_actions` / `search_actions` / `describe_action` / `invoke_action`) + hot list direct aliases のみ。 legacy per-kind tool (`invoke_skill` / `call_mcp_tool` 等) は LLM に surface されず、 wrapper の backing handler として残存。 `search_actions` は `embedding_class` で別途ゲート。 `false` 設定で wrapper surface 自体を無効化 (= legacy のみが addressing path)。
`embedding_class`	string \| null	`"local-mini"`	action-retrieval の semantic 検索に使用する `embedding.classes` のエントリ名。デフォルト `local-mini` (= `sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2`)。 `null` または空の場合、 wrapper が有効でも `search_actions` は `tools=` から除外される。設定すると cold-start session で eager embedding build を発動し初回ターンの hallucination を回避。 Graceful degrade: 選んだクラスが `sentence-transformers/` モデルを指すのに `local-embed` extras 未インストールの場合、 reyn は黙って `null` 扱いとし `list_actions` がインストールコマンドを LLM に surface する。 `standard` (= OpenAI) や `null` (= opt out) で上書き可能。
`hot_list_n`	int	`0`	top-N `freq+recency` direct alias のホットリスト投影サイズ。デフォルト `0` (= 無効) — `list_actions` が正規の discovery path。 opt-in は `10` 以上を設定; seed・usage tracker・alias-builder は完全維持。
`mode`	string	`"default"`	運用モードラベル: `"minimal"` (キャッシュ安定性最大、ホットリストなし) / `"default"` (バランス) / `"performance"` (大規模ホットリスト)。自由文字列で、呼び出し側がセマンティクスを上乗せ。

クイックスタート — オプトアウト¶

# reyn.yaml — legacy の tools= shape を保持
action_retrieval:
  universal_wrappers_enabled: false

有効時（デフォルト）、チャット Router の tools= 末尾に wrapper が含まれる。 LLM は以下を呼び出し可能:

list_actions(category=["mcp"]) → qualified name 形式(例: mcp__call_tool)でカテゴリ内の利用可能 action を列挙
describe_action(action_name="mcp__call_tool") → input schema を取得
invoke_action(action_name="mcp__call_tool", args={...}) → 既存 handler 経由で実行

リソースカテゴリ (mcp.server, rag_corpus, memory_entry, …) も invoke_action をサポート。不明な action 名は文字列類似度でランクされた suggestions を含む構造化エラーを返し、 LLM は 1 turn で復帰可能。

ツールレジストリ / dispatch の背景は Concepts: architecture (architecture doc removed) を参照。

`agent` ブロック¶

監査証跡と HTTP ヘッダー伝播のためのランタイムエージェント識別子。

agent:
  id: "reyn/acme/code-review-agent"  # デフォルト: reyn/<hostname>

`agent` フィールド¶

フィールド	型	デフォルト	説明
`agent.id`	文字列	`reyn/<hostname>`	この Reyn インスタンスの安定識別子。すべての P6 イベントペイロードに `agent_id` としてスタンプされ、MCP / A2A / 外部 HTTP リクエストの送信時に `X-Reyn-Agent-Id` ヘッダーとして付与される（SOC2 / ISO27001 / METI v1.1 監査パターン）。推奨フォーマット: `reyn/<org>/<role>`（operator 定義）。空文字列を指定した場合はデフォルトにフォールバックし、空の `agent_id` がイベントやヘッダーに漏れるのを防ぐ。

デフォルト reyn/<hostname> により、フレッシュインストールでも operator の設定なしに使用可能な識別子が付与されます。マルチエージェントフリートや安定したロール単位の識別子が必要なエンタープライズデプロイでは reyn.yaml でオーバーライドしてください。

コンセプト: マルチエージェント — Agent ID 伝播でクロスエージェントトレースと A2A ヘッダー転送の詳細を参照してください。

`auth` ブロック¶

reyn auth login 用の OAuth プロバイダー設定。auth.providers 以下の各名前付きエントリが RFC 8628 Device Authorization Grant プロバイダーを定義します。デフォルトは空であり、operator が認証対象のプロバイダーを宣言します。

auth:
  providers:
    github:
      client_id: "${secret:github_oauth_client_id}"
      device_authorization_url: "https://github.com/login/device/code"
      token_url: "https://github.com/login/oauth/access_token"
      scopes: [repo, user]
      # client_secret 省略可 — PKCE のみ / public client の場合は省略
      client_secret: "${secret:github_oauth_client_secret}"
    google:
      client_id: "...apps.googleusercontent.com"
      device_authorization_url: "https://oauth2.googleapis.com/device/code"
      token_url: "https://oauth2.googleapis.com/token"
      scopes: [openid, email]
      client_secret: "${secret:google_oauth_client_secret}"
      # audience: Auth0 等の一部プロバイダーで必要

`auth.providers.<name>` フィールド¶

フィールド	必須	説明
`client_id`	はい	プロバイダーが発行した OAuth クライアント識別子。
`device_authorization_url`	はい	`device_code`、`user_code`、`verification_uri` を返すエンドポイント（RFC 8628 §3.1）。
`token_url`	はい	ユーザーが認可を完了した後に access / refresh トークンを発行するエンドポイント（RFC 8628 §3.4）。
`scopes`	はい（リスト）	リクエストする OAuth スコープ。プロバイダーがスコープを必要としない場合は `[]` を渡す。
`client_secret`	いいえ	コンフィデンシャルクライアント用。PKCE のみ / public client では省略可（RFC 6749 §2.3.1 にて installed app での省略を許可）。
`audience`	いいえ	一部プロバイダー（Auth0 等）で必要な API audience 識別子。GitHub や Google 等では省略する。

${secret:<key>} の値はコンフィグロード時に ~/.reyn/secrets.env から解決されます。保存には reyn secret set <key> を使用します。

`cron:` ブロック¶

定期的なメッセージ配信をスケジュールします。スケジューラーは reyn web の一部（= FastAPI lifespan で起動）として、または reyn cron run 経由のフォアグラウンドプロセスとして実行されます。

cron:
  jobs:
    - name: morning_news
      to: news_agent            # 宛先エージェント名
      message: "今日の主要ニュースをまとめて"
      schedule: "0 9 * * *"     # 毎日 09:00
      enabled: true

    - name: weekly_ops_report
      to: ops_agent
      message: "weekly ops report"
      schedule: "0 9 * * MON"   # 月曜 09:00
      enabled: true

フィールド¶

name (必須) — ジョブ識別子。スケジュール内で一意である必要があります
to (必須) — 宛先エージェント名。メッセージは sender="cron:<name>" 属性でそのエージェントの inbox に配信されます
message (必須) — 宛先エージェントに配信される自由形式テキスト
schedule (必須) — 5 フィールドの cron 式（分 / 時 / 日 / 月 / 曜日）
notify (省略可) — オプトインの無人通知チャンネル
input (省略可、デフォルト {}) — ジョブに付随する追加の入力辞書
enabled (省略可、デフォルト true) — false にすると設定にエントリを保持したままスケジューリングをスキップします

レガシーなスキルベースジョブ（skill 名のみ）はサポートされなくなりました（skill runtime は削除済み）。旧 cron.yaml にそのようなエントリが残っていても、load 時に warn+skip され、reject されません。

`permissions` ブロック¶

プロジェクト全体のケイパビリティデフォルト。skill.md の Skill ごとの Permission がこれらをオーバーライドします。

permissions:
  shell: deny           # deny | ask | allow
  file:
    read:  [".reyn/", "src/stdlib/"]
    write: [".reyn/state/", "reyn/local/"]
  python:
    safe:    allow      # safe モードの python ステップのデフォルト
    unsafe:  deny       # unsafe モードには --allow-unsafe-python も必要
    allowed_modules:
      - math
      - statistics
      - json
      - re
  mcp_install: ask      # deny | ask | allow （デフォルト: ask）

`permissions.mcp_install`¶

reyn mcp install または mcp_install Control IR op 経由で MCP サーバーを設定に追加できるかを制御します。3 つの値：

値	動作
`ask`（デフォルト）	サーバーごとの初回インストール時にインタラクティブプロンプト。承認は `mcp_install:<server_id>` キーで `.reyn/approvals.yaml` に永続化されます。
`allow`	プロンプトなしでインストール。プライベートレジストリと組み合わせて「承認済みサーバーのみ」ポリシーを実現する際に有用。
`deny`	すべてのインストール試行を拒否。サーバーリストを一元管理するチーム設定のプロジェクトスコープ `reyn.yaml` に適切。

この設定は標準のスコープ層マージに参加します。プロジェクトスコープの reyn.yaml で deny を設定し、個々の開発者が reyn.local.yaml で mcp_install: ask にオーバーライドすることができます。

エンタープライズパターン — プライベートレジストリへのインストールを制限：

# reyn.yaml（プロジェクトスコープ — git にコミット）
mcp:
  registries:
    - https://mcp-registry.internal.acme.com/    # プライベートレジストリを先頭に
    - https://registry.modelcontextprotocol.io/   # パブリックフォールバック
permissions:
  mcp_install: allow    # チームはインストール可能だが、上記レジストリのサーバーのみ事実上限定

スコープ層との詳細な連動とエンタープライズユースケースはコンセプト: パーミッションモデルを参照してください。

完全な Permission 文法は reference/config/permissions.md に記載されています。

`${VAR}` interpolation¶

reyn.yaml（または reyn.local.yaml / ~/.reyn/config.yaml）の任意のセクションの任意の文字列フィールドで、${VAR} 構文を使って環境変数を参照できます。変数は起動時、~/.reyn/secrets.env を環境変数にロードした後に os.environ から解決されます（詳細はコンセプト: シークレット管理参照）。

# reyn.yaml — ${VAR} はすべての文字列フィールドで使用可能
models:
  default-sonnet:
    model: claude-sonnet-4-5
    api_key: ${ANTHROPIC_API_KEY}          # LLM API キー — secrets.env またはシェルから解決
    extra_body:
      headers:
        Authorization: ${LITELLM_PROXY_TOKEN}

litellm:
  api_base: ${LITELLM_API_BASE}            # LiteLLM プロキシ URL

mcp:
  servers:
    github:
      type: stdio
      command: npx
      args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]
      env:
        GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN: ${GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN}
    internal_tools:
      type: http
      url: https://tools.example.internal/mcp
      headers:
        Authorization: "Bearer ${INTERNAL_TOOLS_TOKEN}"

解決ルール：

${VAR} — 環境変数の値に展開されます。未定義の場合は警告を出して "" に展開されます（ハードエラーにはなりません）。
$$ — リテラルの $ 記号（エスケープ）。
すべての YAML セクションのすべての文字列フィールドをネストした dict やリストも含めて再帰的にスキャンします。
シェルの環境変数は ~/.reyn/secrets.env の値より優先されます。

~/.reyn/secrets.env を管理するには reyn secret set / reyn secret list / reyn secret clear を使用します（Reference: reyn secret 参照）。

API キー¶

API キーとトークンは環境変数から来なければなりません。reyn.yaml にリテラル値を書かないでください。推奨パターン：

一度だけ値を保存: reyn secret set ANTHROPIC_API_KEY
reyn.yaml で参照: api_key: ${ANTHROPIC_API_KEY}

reyn.yaml や reyn.local.yaml にトークン値をインラインで貼り付けないでください。これらは git にコミットされ、リポジトリへのアクセス権を持つすべての人が読めます。

プロキシ / `api_base`¶

モデルをローカルの LiteLLM プロキシ経由でルーティングする場合は、URL を reyn.yaml ではなく reyn.local.yaml（gitignored）に書きます。環境変数の参照も使えます：

# reyn.local.yaml
api_base: ${LITELLM_API_BASE}    # または直接書く: http://localhost:4000

解決順序¶

各設定について、Reyn は（優先度が低い方から、後の層が前を上書き）マージします:

組み込みデフォルト — reyn 同梱の値（例: model: standard）。
~/.reyn/config.yaml（ユーザーグローバル）
reyn.yaml（プロジェクト、コミット対象）
reyn.local.yaml（プロジェクト、gitignored — マシンローカルの上書き + reyn config set が書いた値）
<project>/.reyn/mcp.yaml（動的 MCP server レジストリ）— mcp.servers セクションについて最後にマージ。reyn mcp install が追加した server が、reyn.yaml / reyn.local.yaml で手書きした mcp.servers を上書きします。
<project>/.reyn/cron.yaml（動的 cron レジストリ）— cron.jobs セクションについて最後にマージ。ランタイム登録 job が name 衝突時に reyn.yaml の cron.jobs を上書きします。
CLI フラグ — 最後に、呼び出しごとに適用。

層 5・6 はスコープ付きで、それぞれのセクション（mcp.servers / cron.jobs）のみを持ち、セクション単位でマージされるため、無関係な設定には触れません。${VAR} interpolation は全 YAML 層マージ後に 1 回、CLI フラグの前に適用されます。

なぜ .reyn/mcp.yaml / .reyn/cron.yaml が勝つか: これらは編集して再起動する静的ファイルと違い、ランタイム可変なレジストリ（reyn mcp install やランタイム cron 登録が書く）です。最後に置くことで、新規インストールした server / 登録した job が、operator が reyn.yaml も触らずに有効エントリになります。

<project>/.reyn/config.yaml はロードされません — これは廃止された汎用 config ファイルであり、上記の現役 .reyn/mcp.yaml / .reyn/cron.yaml レジストリとは別物です。ディスクに残っている場合、reyn は警告を出してスキップします。内容を reyn.local.yaml に移行して削除してください。

`cost` ブロック¶

バジェット上限とレートリミット。すべてのフィールドは省略可能です。フィールドを省略（または hard_limit を null に設定）すると無制限になります。

cost:
  # エージェントごとの上限（メモリ内、再起動または /budget reset でリセット）
  per_agent_tokens:
    hard_limit: 50000    # この数のトークンを超えると 1 エージェントが拒否される
    warn_ratio: 0.8      # hard_limit の 80% で警告（デフォルト: 0.8）
  per_agent_cost_usd:
    hard_limit: 2.00     # 1 エージェントが $2.00 消費した後に拒否

  # モデルごとのレートリミット（1 分あたりの呼び出し数）
  rate_limit_per_minute:
    openai/gpt-4o: 60
  rate_limit_warn_ratio: 0.8   # レートリミットの 80% で警告

  # 日次/月次クォータ（プロセス再起動をまたいで永続 — 午前 0 時 / 月初に自動リセット）
  # .reyn/state/budget_ledger.jsonl に保存。
  daily_tokens:
    hard_limit: 100000   # 今日 100k トークンを超えると拒否
    warn_ratio: 0.8
  daily_cost_usd:
    hard_limit: 5.00     # 今日 $5.00 を超えると拒否
  monthly_tokens:
    hard_limit: 1000000  # 今月 1M トークンを超えると拒否
  monthly_cost_usd:
    hard_limit: 50.00    # 今月 $50.00 を超えると拒否

フィールド	スコープ	永続	リセット
`per_agent_tokens`	エージェントごと	メモリ内	`/budget reset` または再起動
`per_agent_cost_usd`	エージェントごと	メモリ内	`/budget reset` または再起動
`rate_limit_per_minute`	モデルごと	メモリ内（60 秒ウィンドウ）	自動（スライディングウィンドウ）
`daily_tokens`	プロセスグローバル	台帳ファイル	午前 0 時（現地時間）
`daily_cost_usd`	プロセスグローバル	台帳ファイル	午前 0 時（現地時間）
`monthly_tokens`	プロセスグローバル	台帳ファイル	月初（現地時間）
`monthly_cost_usd`	プロセスグローバル	台帳ファイル	月初（現地時間）

注意: ルーター呼び出し上限（max_router_calls_per_turn）は safety.loop 配下にあります。上記の safety ブロックを参照してください。

上限の動作: ハード上限を超えると、LLM の呼び出しが行われる前に拒否されます。現在の使用状況を見るには /budget、メモリ内カウンターをクリアするには /budget reset を使用します（日次/月次は reset の影響を受けません。永続台帳に基づいています）。

台帳の場所: .reyn/state/budget_ledger.jsonl — LLM 呼び出しごとに 1 レコード、fsync 付きの追記専用。このファイルは自動的にローテーションされません。月あたり数 MB 程度で成長し、必要に応じて手動でアーカイブできます。

MCP サーバー¶

reyn が Model Context Protocol 経由で呼び出せる外部ツールサーバーです。mcp.servers: の各エントリは短い名前でキー付けされます（Skill が permissions.mcp で宣言し、mcp ops で発行するのと同じ名前）。

サーバーを追加する推奨方法は reyn mcp install <server_id>（Reference: reyn mcp 参照）です。エントリを自動的に書き込み、~/.reyn/secrets.env 経由で認証情報を処理します。手動設定も完全にサポートされています。

mcp:
  servers:
    # stdio: ローカルプロセス、stdin/stdout 越しに JSON-RPC（大多数の公式サーバー）
    filesystem:
      type: stdio
      command: npx
      args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."]
      env:
        FS_LOG_LEVEL: "info"

    # ~/.reyn/secrets.env からの認証情報を持つ stdio サーバー
    github:
      type: stdio
      command: npx
      args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]
      env:
        GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN: ${GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN}

    # http: ホスト型サーバー、Streamable HTTP 越しの JSON-RPC
    internal_tools:
      type: http
      url: https://tools.example.internal/mcp
      headers:
        Authorization: "Bearer ${INTERNAL_TOOLS_TOKEN}"

フィールド	型	必須の対象	説明
`type`	string	すべて	`stdio` \| `http` \| `sse`
`command`	string	stdio	起動する実行ファイル。
`args`	list[string]	stdio（任意）	`command` に渡す引数ベクター。
`env`	map[string,string]	stdio（任意）	起動プロセスへの追加環境変数。値は `${VAR}` 展開に対応。
`url`	string	http, sse	エンドポイント URL。
`headers`	map[string,string]	http, sse（任意）	静的リクエストヘッダー。値は `${VAR}` 展開に対応。
`call_timeout_seconds`	float	すべて（任意）	MCP SDK の `read_timeout_seconds` に渡される per-call リクエストタイムアウト。未設定の場合は SDK デフォルトが適用される（= Reyn 側で override しない、 transport-specific の SDK timeout が支配）。特定 server が遅いと分かっている場合、あるいは速い + fail-fast したい場合に設定する。 `timeout` (= `type: http` の HTTP transport connect timeout) とは独立。

サーバーは設定ソースをまたいでマージされます: ~/.reyn/config.yaml ⊕ reyn.yaml ⊕ reyn.local.yaml。マージは mcp.servers キーの shallow union です。マシンごとの reyn.local.yaml が残りを再宣言せずに単一サーバーを追加・上書きできます。

MCP ランタイムはオプション依存です。公式の mcp Python SDK を取り込むには pip install -e ".[mcp]" でインストールします。

`mcp.search_threshold`¶

すべての接続済みサーバーにわたる MCP ツールの総数がこの閾値に達すると、build_tools() が全 MCP ツールスキーマのインライン展開から Anthropic の tool_search_tool（遅延ロードモード）に切り替わります。デフォルト 30。0 で無効化。

mcp:
  search_threshold: 30   # デフォルト; スキーマを常にインライン化するには 0 に設定
  servers:
    ...

コンセプト: MCP でプロトコル概要を参照してください。

`skills` ブロック¶

SKILL.md ベースの skill を登録します — mcp.servers と同じ明示的登録モデルです(ディレクトリスキャンなし。skill が可視になるにはエントリが存在する必要があります)。

skills:
  entries:
    pdf_editing:
      path: skills/pdf-editing/SKILL.md   # project-root 相対または絶対
      description: "PDF フォームのフィールドを入力・結合・抽出する"
      enabled: true
      auto_invoke: true

フィールド	型	デフォルト	説明
`path`	string	必須	`SKILL.md`、またはそれを含むディレクトリへのパス。
`description`	string	`""`	モデル向けの `## Skills` メニューに表示される一行サマリー(最初の行のみ、200 文字上限)。
`enabled`	bool	`true`	`false` にするとエントリはレジストリから完全に除外されます。
`auto_invoke`	bool	`true`	`false` にすると skill は登録されたままシステムプロンプトメニューから除外されます。

skills.entries は ~/.reyn/config.yaml ⊕ reyn.yaml ⊕ reyn.local.yaml ⊕ 動的な <project>/.reyn/config/skills.yaml(skill_management__install_local / skill_management__install_source chat ツールが書き込む)をまたいでマージされ、名前が衝突した場合は後の tier が優先します — mcp.servers と同じマージ形です。

登録モデル全体、3 層の露出モデル(メニュー / オンデマンド読み取り / バンドル資産)、インストールツールについてはコンセプト: Skills を参照してください。

`embedding` ブロック¶

RAG 埋め込みモデルクラスとバッチ設定。組み込みデフォルトが OpenAI パスをカバーしているため、OPENAI_API_KEY を設定した新規インストールでは reyn.yaml の変更は不要です。

embedding:
  default_class: standard         # クラス未指定時に使用するクラス
  batch_size: 100                 # 埋め込み API 呼び出しごとのテキスト数（1–2048）
  max_concurrent_batches: 1       # 並列バッチ呼び出し数（1–10）
  max_retries: 3                  # 一時的エラーのリトライ数（0–10）
  retry_backoff: exponential      # exponential | linear
  tokenizer: cl100k_base          # チャンクサイズ推定用 tiktoken エンコーディング
  cost_warn_threshold: 10000      # 推定チャンク数がこれを超えると ask_user ゲートが起動
  classes:
    light:
      model: openai/text-embedding-3-small
    standard:
      model: openai/text-embedding-3-small
    strong:
      model: openai/text-embedding-3-large
    # 非デフォルト API エンドポイントを使用するカスタムクラス
    private:
      model: openai/text-embedding-3-small
      api_base: ${EMBEDDING_API_BASE}

`embedding` フィールド¶

フィールド	型	デフォルト	説明
`default_class`	文字列	`standard`	埋め込み op でクラス未指定時に使用するクラス。`classes` のキーである必要があります。
`batch_size`	int	`100`	埋め込み API 呼び出しごとのテキスト数。有効範囲: 1–2048。
`max_concurrent_batches`	int	`1`	並列バッチ呼び出し数。有効範囲: 1–10。1 より大きい値は受け入れますが、並列パスが有効になるまで警告ログが出ます。
`max_retries`	int	`3`	バッチ呼び出しごとの一時的エラーリトライ数。有効範囲: 0–10。
`retry_backoff`	文字列	`exponential`	バックオフ戦略: `exponential` または `linear`。
`tokenizer`	文字列	`cl100k_base`	チャンクサイズ推定に使用する tiktoken エンコーディング。
`cost_warn_threshold`	int	`10000`	インデックス作成前に `ask_user` ゲートが起動する推定チャンク数の閾値。

`embedding.classes` エントリ¶

embedding.classes の各キーはクラス名です。組み込みデフォルト（light、standard、strong）があらかじめ読み込まれ、ユーザーエントリで上書きや追加ができます。

フィールド	必須	説明
`model`	はい	LiteLLM モデル文字列（例: `openai/text-embedding-3-small`）。
`api_base`	いいえ	エンドポイント URL のオーバーライド。`${VAR}` interpolation に対応。
`extra_body`	いいえ	API にそのまま渡すプロバイダー固有のペイロード。
`extends`	いいえ	同じ `classes` dict の別クラスから継承して特定フィールドをオーバーライド。

組み込みクラス（classes: が空または省略時に有効）:

クラス	モデル	備考
`light`	`openai/text-embedding-3-small`	`OPENAI_API_KEY` が必要。
`standard`	`openai/text-embedding-3-small`	`OPENAI_API_KEY` が必要。
`strong`	`openai/text-embedding-3-large`	`OPENAI_API_KEY` が必要。
`local-mini`	`sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2`	`pip install 'reyn[local-embed]'` が必須。extras が無い場合、初回 `embed()` 呼び出しで raise（`search_actions` の可視化ゲートは hidden へ graceful degrade）。
`local-e5`	`sentence-transformers/intfloat/multilingual-e5-small`	同じく `local-embed` extras 必須。多言語モデル（非英語コーパスで recall が向上）。

キャッシュロケーション・トレードオフは Concepts: RAG — local embedding backend を参照。

`chat` ブロック¶

チャットは最初にコンテキストウィンドウを生のターンで充填し、履歴が effective trigger（component_weights からモデルの実際のコンテキストウィンドウに対してウィンドウ相対で導出）を超えた時点で圧縮が発火します。Head・Tail ゾーンはターン数ではなく トークンバジェット で管理されます。

chat:
  compaction:
    # バジェット配分: 整数の重み、起動時に正規化。
    # キー: head / body / tail / new_msg / compaction_batch
    component_weights:
      head:             10
      body:             5
      tail:             15
      new_msg:          10
      compaction_batch: 60
    section_caps_spec_tokens: 100
    use_chars4_estimate: false        # true = len(text)//4（レイテンシ opt-out）
    body_token_cap: 1500               # サマリー body トークン上限（post-truncation）
    resummarize_passes: 1              # hard_truncate 前の LLM 再圧縮パス数
    # body 内のセクション配分の重み、起動時に正規化。
    section_weights:
      topic_arc:            5
      decisions:            40
      pending:              25
      session_user_facts:   10
      artifacts_referenced: 35
    section_token_caps:
      topic_arc: 200
      decisions: 400
      pending: 400
      session_user_facts: 200
      artifacts_referenced: 300

`chat.compaction` フィールド¶

フィールド	型	デフォルト	説明
`component_weights`	map[str,int]	`{head:10, body:5, tail:15, new_msg:10, compaction_batch:60}`	各プロンプトコンポーネントの整数の重み。起動時に `main_pool` に対して正規化。合計値は任意。
`section_weights`	map[str,int]	（セクションごとのデフォルト）	body バジェット内のサブセクション配分の重み。`component_weights` と同じ shape セマンティクス。
`section_caps_spec_tokens`	int	`100`	コンパクタープロンプト内の `section_token_caps` シリアライズ用静的オーバーヘッドバジェット。
`body_token_cap`	int	`1500`	post-truncation 後のサマリー body トークン上限。
`resummarize_passes`	int	`1`	`topic_arc` が body バジェットを超えた場合の最大 LLM 再圧縮パス数（`hard_truncate` floor 適用前）。`0` = 再圧縮なし（straight to floor）。
`use_chars4_estimate`	bool	`false`	`true` の場合、`litellm.token_counter` の代わりに `len(text)//4` を使用（大規模デプロイ向けレイテンシ opt-out）。

`chat.compaction.section_token_caps` フィールド¶

フィールド	デフォルト	説明
`topic_arc`	`200`	トピックアークサマリーセクションのトークン上限。
`decisions`	`400`	決定事項セクションのトークン上限。
`pending`	`400`	保留項目セクションのトークン上限。
`session_user_facts`	`200`	圧縮をまたいで引き継ぐユーザーファクトのトークン上限。
`artifacts_referenced`	`300`	アーティファクト参照一覧のトークン上限。

廃止キー¶

head_size、tail_size、trigger_total_tokens、min_compact_batch は認識されなくなりました。 reyn.yaml に存在する場合、Reyn は起動時に DeprecationWarning を発行して無視します。これらのキーを設定ファイルから削除してください — head/tail のサイズ管理は component_weights によるトークンバジェットに移行し、自動圧縮はウィンドウ相対になりました。

`events` ブロック¶

チャットセッションイベントファイルの監査ログローテーションポリシー。Skill 実行イベントはラン 1 つにつき 1 ファイルを使用し、この設定の影響を受けません。

events:
  max_bytes: 10485760       # 10 MB でローテーション（デフォルト）
  max_age_seconds: 86400    # 1 日後にローテーション（デフォルト）
  cleanup_period_days: null # null = 自動削除なし（デフォルト）

フィールド	型	デフォルト	説明
`max_bytes`	int	`10485760`（10 MB）	アクティブイベントファイルがこのサイズを超えるとローテーション。`0` = サイズベースのローテーションなし。
`max_age_seconds`	int	`86400`（1 日）	アクティブイベントファイルがこの秒数を経過するとローテーション。`0` = 経過時間ベースのローテーションなし。
`cleanup_period_days`	int \| null	`null`	クローズされたイベントファイルを `reyn events purge` が削除できるまでの保持期間（日）。`null` で自動削除を無効化。`0` は拒否されます — 無効化するには `null` を使用。

max_bytes と max_age_seconds の両方を 0 に設定するとローテーションを完全に無効化します。

`voice` ブロック¶

チャット TUI の音声入力（Whisper）設定（Ctrl+R で録音）。オプション機能 — pip install 'reyn[voice]'（sounddevice + faster-whisper）が必要です。ブロックは遅延ロードされるため、[voice] extra がない場合は録音キーが自動的に無効化されます。

voice:
  enabled: true           # deps がインストールされていても Ctrl+R を無効化するには false
  model: small            # tiny | base | small | medium | large-v3
  language: ja            # ISO 639-1 コード; "" または null = 自動検出
  device: cpu             # cpu | cuda
  compute_type: int8      # int8 | float16 | float32
  sample_rate: 16000      # Whisper は 16 kHz モノラルを期待
  cpu_threads: 4          # 0 = OpenMP デフォルト
  num_workers: 1          # 並列転写ストリーム数
  max_duration_s: 300.0   # これ（秒）を超える録音は自動キャンセル

フィールド	型	デフォルト	説明
`enabled`	bool	`true`	deps がインストールされていても Ctrl+R を完全に無効化するには `false`。
`model`	文字列	`small`	Whisper モデルサイズ: `tiny` / `base` / `small` / `medium` / `large-v3`。
`language`	文字列 \| null	`ja`	ISO 639-1 言語コード。`""` または `null` で自動検出（短いクリップでは信頼性が低い）。
`device`	文字列	`cpu`	推論デバイス: `cpu` または `cuda`。`auto` は一部の Mac 環境で誤ったデバイスを選択するため非対応。
`compute_type`	文字列	`int8`	量子化精度: `int8` / `float16` / `float32`。
`sample_rate`	int	`16000`	サンプルレート（Hz）。Whisper は 16 kHz モノラルを期待 — 変更しないでください。
`cpu_threads`	int	`4`	faster-whisper の CPU スレッド数。`0` = OpenMP デフォルト。Apple Silicon での OpenMP/Python スレッドデッドロックを避けるため 4 に固定しています。
`num_workers`	int	`1`	並列転写ストリーム数。`1` でメモリとスレッド使用量を低く保ちます。
`max_duration_s`	float	`300.0`	この秒数を超える録音を自動キャンセル。放置録音によるメモリ増大を防ぎます。

`python` ブロック¶

Python preprocessor 設定。セーフモードでインポートできるモジュールの組み込み許可リストを拡張します。

python:
  allowed_modules:
    - math
    - statistics
    - json
    - re

フィールド	型	デフォルト	説明
`allowed_modules`	list[string]	`[]`	セーフモード Python preprocessor ステップが組み込み stdlib 許可リストに加えてインポートできる追加モジュール名。内部で I/O を行うライブラリ（例: `pandas`、`requests`）はセーフモードのサンドボックスを無効化します — 慎重に管理してください。

unsafe Python ステップ（preprocessor フロントマターの mode: unsafe）はこのリストで制限されず、ランタイムで --allow-unsafe-python も必要です。完全な Permission 文法は Reference: permissions を参照してください。

`multimodal` ブロック¶

Reyn がバイナリメディア（web__fetch / file__read / MCP サーバー由来の画像）を扱う方法と、マルチモーダルアーティファクトのディスク上の保存先を制御します。

multimodal:
  max_bytes: 5000000              # 5 MB — Anthropic の per-image API 上限
  on_oversize: ask                # ask | allow | deny
  media_dir: .reyn/media          # 画像バイナリのプロジェクト相対ディレクトリ
  tool_results_dir: .reyn/tool-results   # ツール結果ダンプのプロジェクト相対ディレクトリ
  base_url: null                  # クロスホスト path_ref 用のオプション正規 URL プレフィックス

フィールド	型	デフォルト	説明
`max_bytes`	int	`5000000` (5 MB)	on-oversize ゲートが起動する前のデコード後ペイロードのバイト上限。バイナリサイズ (`len(response.content)` / `len(file_bytes)`) をカウント、base64 後の shape ではない。
`on_oversize`	文字列	`ask`	メディアが `max_bytes` を超えた時の動作: `ask`（intervention bus でサイズ + ソース情報を提示してユーザーに確認、yes でロード、no でドロップ）、`allow`（無条件に受け入れ、信頼済み non-interactive パイプライン向け）、`deny`（無条件に拒否、op は `status="denied"` を返す。コスト重視コンテキスト向け）。
`media_dir`	文字列	`.reyn/media`	画像バイナリ保存のプロジェクト相対ディレクトリ。ファイルは timestamp + chain-id + tool prefix のフラット命名で `ls -la` が時系列ソートになる。operator が browse + delete 可能。
`tool_results_dir`	文字列	`.reyn/tool-results`	テキスト系ツール結果ダンプのプロジェクト相対ディレクトリ。
`base_url`	文字列 \| null	`null`	クロスホスト `path_ref` 消費用のオプション正規 URL プレフィックス。`"https://reyn.example.com"`（= デプロイ済み `reyn web` の URL）等を設定すると、保存されるアーティファクトに `<base_url>/agents/<agent>/tool-results/<artifact>` を指す `url` フィールドが付与され、A2A peer / MCP client / ブラウザがリソースルーター経由で body を fetch 可能になる。未設定の場合は `url` フィールド非生成（same-host fast-path のみ）。

`external_transports` ブロック¶

チャット向け受信トランスポート → MCP ツールルーティング。外部トランスポート名（Slack / LINE / Discord / ...）を、リプライを配信する MCP ツール + ルーター出力をツール引数に shape する args_template にマップします。

external_transports:
  transports:
    slack:
      mcp_tool: slack__post_message
      args_template:
        channel: "${TRANSPORT_DEST}"
        text: "${ROUTER_REPLY}"
    line:
      mcp_tool: line__push_message
      args_template:
        to: "${TRANSPORT_DEST}"
        messages:
          - type: text
            text: "${ROUTER_REPLY}"

フィールド	型	説明
`transports.<name>.mcp_tool`	文字列	リプライを配信する完全修飾 MCP ツール名 (`<server>__<tool>`)。
`transports.<name>.args_template`	マップ	MCP ツールに渡される shape。`${TRANSPORT_DEST}` はメッセージごとの宛先 ID（channel / user / room id）に解決、`${ROUTER_REPLY}` はルーターの最終テキストに解決。他の `${VAR}` 参照は標準 interpolation ルールに従って `os.environ` から解決。

トランスポートごとの contract と利用可能なテンプレート変数の全集合は src/reyn/runtime/external_routing.py を参照。

reyn.yaml¶

最小限の例¶

トップレベルキー¶

models ブロック¶

モデルクラス と モデル名 — 解決ルール¶

str 形式 — リテラル（後方互換）¶

str 形式 — クラス参照省略形（新規）¶

dict 形式 — plain kwargs¶

reasoning_effort（モデルごとの推論バジェット）¶

dict 形式 — extends フィールド（新規）¶

Built-in カタログ¶

chat ブロック¶

chat.reasoning フィールド¶

safety ブロック¶

safety.loop フィールド¶

safety.timeout フィールド¶

safety.on_limit フィールド¶

web ブロック¶

eval ブロック¶

sandbox ブロック¶

sandbox.policy サブキー¶

action_retrieval ブロック¶

action_retrieval フィールド¶

クイックスタート — オプトアウト¶

agent ブロック¶

agent フィールド¶

auth ブロック¶

auth.providers.<name> フィールド¶

cron: ブロック¶

フィールド¶

関連情報¶

permissions ブロック¶

permissions.mcp_install¶

${VAR} interpolation¶

API キー¶

プロキシ / api_base¶

解決順序¶

cost ブロック¶

MCP サーバー¶

mcp.search_threshold¶

skills ブロック¶

embedding ブロック¶

embedding フィールド¶

embedding.classes エントリ¶

chat ブロック¶

chat.compaction フィールド¶

chat.compaction.section_token_caps フィールド¶

廃止キー¶

events ブロック¶

voice ブロック¶

python ブロック¶

multimodal ブロック¶

external_transports ブロック¶

関連情報¶

`reyn.yaml`¶

`models` ブロック¶

モデルクラスとモデル名 — 解決ルール¶

`reasoning_effort`（モデルごとの推論バジェット）¶

dict 形式 — `extends` フィールド（新規）¶

`chat` ブロック¶

`chat.reasoning` フィールド¶

`safety` ブロック¶

`safety.loop` フィールド¶

`safety.timeout` フィールド¶

`safety.on_limit` フィールド¶

`web` ブロック¶

`eval` ブロック¶

`sandbox` ブロック¶

`sandbox.policy` サブキー¶

`action_retrieval` ブロック¶

`action_retrieval` フィールド¶

`agent` ブロック¶

`agent` フィールド¶

`auth` ブロック¶

`auth.providers.<name>` フィールド¶

`cron:` ブロック¶

`permissions` ブロック¶

`permissions.mcp_install`¶

`${VAR}` interpolation¶

プロキシ / `api_base`¶

`cost` ブロック¶

`mcp.search_threshold`¶

`skills` ブロック¶

`embedding` ブロック¶

`embedding` フィールド¶

`embedding.classes` エントリ¶

`chat` ブロック¶

`chat.compaction` フィールド¶

`chat.compaction.section_token_caps` フィールド¶

`events` ブロック¶

`voice` ブロック¶

`python` ブロック¶

`multimodal` ブロック¶

`external_transports` ブロック¶