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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

llm:
  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

「書く面 / 再読込」列の読み方。 ほとんどのキーは reyn.yaml / reyn.local.yaml（＝ PRJ スコープ）にしか書けず、load_config が 起動時に一度だけ読みます — 実行中に編集しても、再起動するまで効きません。

例外はランタイム可変なレジストリ群で、これらは .reyn/config/<名前>.yaml にも 書けます。.reyn/config/ 側に書いた分だけがターン境界で読み直され（= hot reload）、reyn.yaml 側に書いた同じキーは他と同じく再起動待ちです。 ファイル分割そのものが write-gate の境界であるため（#2073）、hot reload の ローダは reyn.yaml を構造的に読みません — 「hot reload される設定」を増やしたい 場合は、reyn.yaml に書き足すのではなく .reyn/config/ 側へ置きます。

どのキーがこの例外に入るかの一次の出所は src/reyn/config/loader.py の _HOT_RELOAD_FILES です。下の表の各行はそこから引いていますが、個数や 名前の一覧をここから読み取らず、_HOT_RELOAD_FILES を読んでください — 追加 されてもこの散文は自動追随しません。

⚠️ 例外の例外: composers は hooks と同じ 4 層の結合（reyn.yaml ∪ .reyn/config/hooks.yaml ∪ エージェントごと ∪ セッションごと）で読まれますが、 hot reload されません — 追加・削除は次のセッション開始で効きます。

なお、この表が扱う軸は PRJ（reyn.yaml）と .reyn/config/ の 2 面だけです。 hooks / composers / permission 系はさらにエージェント面 （.reyn/agents/<名前>/、.reyn/capability_profiles/<名前>.yaml）と セッション面（<session-state-dir>/config.yaml）にも書けます。 そちらは permission-model を参照。

置き場の原理(#4174 T7): ある設定がその subsystem 自身のコードパスからしか 読まれないなら、所有ブロックの下にネストします（例: embedding.cost_warn_threshold — embedding/indexing パイプライン内の 1 箇所でしか読まれない）。単一の subsystem に収まらない複数の場所から読まれるなら、トップレベルの独立ブロックにします（例: cost_warn — セッションが何をしていようと、chat router が /model 切り替え時と セッション起動時のどちらでも読む）。2 つのキー名に共通する部分文字列があっても、 それは「同じ設定である」証拠にはなりません — 名前ではなく、誰がその値を何箇所から 読むかで判断します。この原則を書くきっかけになった具体例（名前は似ているが無関係な cost_warn と embedding.cost_warn_threshold）は EN 版の cost_warn block 節を参照してください。

キー 型 書く面 / 再読込 説明
output_language 文字列 PRJ のみ・再起動 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 PRJ のみ・再起動 ランタイムの上限と content 層の防御: ループ検出上限、タイムアウト、上限超過時ポリシー、非信頼コンテンツの threat scan + fence（safety.threat_scan、FP-0050）、LLM spawn ツリーの上限（safety.spawn、DoS ガード）。以下参照。
cost マップ PRJ のみ・再起動 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_fetch マップ PRJ のみ・再起動 web_fetch ツールと MCP レジストリ呼び出しの SSL 設定。以下参照。
gateway マップ PRJ のみ・再起動 reyn web ゲートウェイ自身の設定: 認証モデル、WebSocket 受信フレーム上限、マウントするサーフェス。旧 web: キー（web_fetch と同居していた）から分割。以下参照。
sandbox マップ PRJ のみ・再起動 バックエンド選択（backend）、非対応プラットフォームポリシー（on_unsupported）、強制モード（mode: compat / strict / custom）、agent-level サンドボックスポリシー（policy）。以下参照。
embedding マップ PRJ のみ・再起動 RAG 埋め込み: マスタースイッチ（enabled）、モデルクラス、バッチサイズと並列度、リトライ / バックオフ / タイムアウト、トークナイザ、コスト警告閾値。以下参照。
chat マップ PRJ のみ・再起動 チャットセッションのランタイム設定: 履歴の圧縮、reasoning（"thinking"）テキストの扱い、対話レンダラ（render_mode）、TUI の gutter、body の neutralize、許可する画像 URL スキーム。以下参照。
voice マップ PRJ のみ・再起動 ⚠️ 現在利用不可(consumerなし)。以下参照。
audit_events マップ PRJ のみ・再起動 .reyn/events 配下の P6 audit-event ファイルのローテーション（サイズ / 経過時間 / 掃除周期）。WAL-event でも hook-event でもありません。以下参照。
observability マップ PRJ のみ・再起動 P6 監査イベントの OpenTelemetry (OTLP) エクスポート（オプトイン）。デフォルトは無効。以下参照。
tool_use マップ PRJ のみ・再起動 chat レイヤーの tool-use scheme x transport セレクタ（scheme、transport）。以下参照。
mcp マップ 両方（.reyn/config/mcp.yaml 側は hot reload） MCP サーバー定義。以下参照。
agent_id 文字列 PRJ のみ・再起動 エージェントの識別子— P6 監査証跡と送信 HTTP ヘッダーに刻まれます。エージェントの定義・設定はしません（エージェント定義は .reyn/agents/<名前>/）。以下参照。
auth マップ PRJ のみ・再起動 reyn auth login 用の OAuth プロバイダー設定。以下参照。
cron マップ 両方（.reyn/config/cron.yaml 側は hot reload） スケジュール付きスキル実行。以下参照。
external_transports マップ PRJ のみ・再起動 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 PRJ のみ・再起動 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、およびそれらを配信する base_url。以下参照。
permissions マップ PRJ のみ・再起動 デフォルトの Permission ポリシー。以下参照。
project_context_path 文字列 PRJ のみ・再起動 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。
llm マップ PRJ のみ・再起動 LLM 層の設定: モデル選択（llm.model デフォルトクラス、llm.models クラス → LiteLLM 文字列マップ、llm.model_class_by_purpose 用途別上書き、llm.api_base プロキシ URL、llm.prompt_cache_enabled）に加え、ルーティング（#1829）とリトライ（#1835）。以下参照。#4174 T3: model / models / model_class_by_purpose / api_base / prompt_cache_enabled は同名のトップレベルキーからここへ移動しました（形は同じ、ネストが変わっただけ）。
delegation マップ PRJ のみ・再起動 エージェント間委任のポリシー（#2081）。
cost_warn マップ PRJ のみ・再起動 高コストモデルのゲート（#1830 / FP-0052）: 選択前に警告し、名前に反してブロックもできます（cost_warn.block_on_high_cost）。以下参照。
offload マップ PRJ のみ・再起動 tool 結果のサイズゲートの opt-in スイッチ。
render_template マップ PRJ のみ・再起動 render_template op の出力上限（FP-0055 / #2679）。
fs_watch マップ PRJ のみ・再起動 オペレータが宣言するファイル監視パス（#2608 H4）。
hooks リスト 両方（.reyn/config/hooks.yaml 側は hot reload） hook 定義。アクションは 4 種: template_push / exec / exec_capture / pipeline_launch。空（既定）→ HookDispatcher は no-op。以下参照。
composers リスト 両方（ただし hot reload されない・再起動） composer 定義。空（既定）→ start_composers は呼ばれません。
skills マップ 両方（.reyn/config/skills.yaml 側は hot reload） skill 宣言。設定層をまたいで名前でマージ（明示エントリが衝突時に勝つ）。
pipelines マップ 両方（.reyn/config/pipelines.yaml 側は hot reload） pipeline 宣言。skills と同じ union-merge。
presentations マップ 両方（.reyn/config/presentations.yaml 側は hot reload） presentation テンプレート宣言。skills / pipelines と同じ union-merge。

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。

llm ブロック

LLM 層の設定: モデル選択（llm.model / llm.models / llm.model_class_by_purpose — この節 — に加え llm.api_base / llm.prompt_cache_enabled）、そして llm.router / llm.retry（opt-in litellm.Router + Reyn 自前リトライの バックオフタイミング）。#4174 T3: モデル選択は同名のトップレベルキー model: / models: / model_class_by_purpose: からここへ移動しました （形は同じ、ネストが変わっただけ）。

llm.models ブロック

llm.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.default_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、litellm proxy 背後のローカルモデルなら openai/nomic-embed-text）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：

llm:
  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：

llm:
  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

llm:
  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）。
stream / stream_options いいえ 設定不可。 ストリーミングするかどうかは reyn 自身が決めます（呼び出しごとの litellm capability query）。どちらのキーもモデル定義に書くとロード時に rejectされます（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。ロード時にバリデーションされる例外は2つ: reasoning_effort（下記）と stream / stream_options（下記） — 後者は値チェックではなく完全に rejectされます。

stream / stream_options（設定不可）

ストリーミングするかどうかは reyn が決めます — 単一の completion 経路 （recorded_acompletion）内で行われる、呼び出しごとの litellm capability query です。モデル定義側で stream あるいは stream_options を宣言しても ストリーミングは有効になりません（capability query が依然として決定します） — そのキーが kwargs のパススルーに乗って、query が選んだどちらかの分岐に 届くだけです。非ストリーミング分岐では、これによって litellm がストリーム オブジェクトを返し、reyn がそれを完了した返答として読んでしまい、 以下のように表面化していました:

EmptyLLMResponseError: LLM returned a 200 response with empty choices
(model=...); provider response: <litellm...CustomStreamWrapper object...>

両キーとも litellm に届く前にコンフィグロード時に rejectされます （ValueError、fail-fast）:

llm:
  models:
    strong:
      model: openai/gpt-5
      stream: true   # ロード時に ValueError — このキーを削除してください

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:

llm:
  models:
    light:
      model: gemini/gemini-2.5-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。

llm:
  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 に存在しない名前の参照は起動エラーになります — reyn.yaml が light / standard / strong 自体をマップしていない場合、それらも対象です（次項参照）。

Built-in カタログは無い

Reyn には、具体的な provider/model のターゲットを持つ built-in カタログはありません — light / standard / strong は reyn 自身の語彙（コスト順に並んだ 3 つの標準 tier）ですが、 それぞれが実際に何を指すかは、上記の llm.models: マッピング次第です。reyn init が生成 する reyn.yaml には出発点となるマッピングが書き込まれます — provider に合わせて編集して ください。有効なマッピングが無いクラス（reyn.yaml も reyn.local.yaml も無い、または models: ブロックがそのクラスを省略している）は、欠けているクラス名を明示した起動エラーに なります — reyn はどのクラス（tier もカスタムも）についても、隠れた既定値へ黙ってフォール バックしません。

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 + web、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 + web、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)
    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.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。

tool_use ブロック

chat レイヤーの tool-use scheme x transport セレクタ（FP-0066 P4b, #3247）。 tool-use は直交する 2 つの軸に分解されます: scheme は presentation — 能力が LLM にどう提示・発見されるか（category / enumerate-all / retrieval）— であり、transport はモデルが選択したアクションをどう 表現するか（tool_calls / content_fence）です。解決された (scheme, transport) の組が、登録済みの ToolUseScheme（tool の提示・ ディスパッチ方法を差し替え可能にする機構）を選択します。

tool_use:
  scheme: enumerate-all       # デフォルト
  transport: tool_calls       # デフォルト
  universal_wrappers_enabled: true    # デフォルト; false でオプトアウト
キー 型 デフォルト 説明
scheme 文字列 enumerate-all トップレベル chat レイヤーの presentation: category / enumerate-all / retrieval。デフォルト enumerate-all — アクションをフラットに列挙し LLM が直接呼び出せるようにする（invoke_action 名のハルシネーションを防ぎ、direct tool-use が ~30%→100% に改善）。少数サーフェス / 多数ツールのカタログには category を設定（discover-then-call）。
transport 文字列 tool_calls モデルが選択したアクションをどう表現するか: tool_calls（ネイティブ tool-calling）または content_fence（応答テキスト内のフェンス付きコードとしてアクションを表現 — CodeAct）。
universal_wrappers_enabled bool true #4552 PR-3 — action_retrieval.universal_wrappers_enabled からここへ移動（architect 裁定: tool_use/presentation-scheme の性質であり、retrieval 設定ではない）。scheme が universal-category に解決される layer について、true（デフォルト）は 4 universal wrapper（list_actions / search_actions / describe_action / invoke_action）のみをその layer の tools= に出す。legacy per-kind tool（invoke_skill / call_mcp_tool 等）はその layer で LLM に surface されず、wrapper の backing handler として残存。search_actions は embedding.enabled で別途ゲート（#4564 — このフラグはどの scheme でも search_actions の可視性に一切影響しない）。false 設定でその layer の wrapper surface 自体を無効化（= legacy のみが addressing path）。scheme が enumerate-all/retrieval である layer には影響しない。scheme が universal-category でないのにこのフラグを明示的に true にしても効果は無く、reyn config validate がその組み合わせを報告する（#4231(C)）。

list_actions / describe_action / invoke_action wrapper の完全な意味論（カテゴリ discovery、エラー復帰 suggestions、weak-model landing design）は Concepts: universal catalog を参照。

上記の軸の値の組み合わせは、現時点ですべて実装済みです:

scheme \ transport tool_calls content_fence
category universal-category ラッパーの code-API
enumerate-all enumerate-all（デフォルト） CodeAct
retrieval retrieval 検索起点の code-API

この表に無い組み合わせ — reyn に存在しない scheme / transport 名 — は、 黙って default にフォールバックしたり受理されたりせず、config-parse 時に 分かりやすいエラーを送出します。CodeAct は scheme: enumerate-all + transport: content_fence で到達します — enumerate-all と同じ全件フラット カタログを、ネイティブ tool call の代わりにフェンス付きコードとして表現した ものであり、独立した scheme 名ではありません。retrieval はさらに embedding.enabled: true（FP-0066 §7）に加え embedding.index.actions （既定 on ── 通常のケースでは追加設定不要、上記の embedding フィールド参照）を要求します。

scheme: category + transport: content_fence は CodeAct の小サーフェス版 です。モデルはフェンス付き Python を書きますが、見せられる関数はカタログの ラッパー（list_actions / describe_action / invoke_action）と base tools だけなので、CodeAct と違ってシステムプロンプトがカタログと共に増えません。 呼び出しは result = invoke_action(action_name="read_file", args={"path": "README.md"}) の形になります。

tool_use:
  scheme: category
  transport: content_fence

使いどころ: 弱い / 低コストモデルで JSON tool call よりコードを書かせた方が 良く、かつカタログが大きく全アクションの列挙がトークン的に高すぎる場合。 CodeAct（enumerate-all + content_fence）は後者を捨てています。コード内の 呼び出しは同等の JSON 呼び出しと同じ exclude + permission ゲートを通り、さらに サンドボックスで封じ込められます。

scheme: retrieval + transport: content_fence は検索起点の code-API です。 見せられる関数は search_actions / describe_action / invoke_action と base tools で、list_actions は含まれません — この presentation における discovery は列挙ではなく検索だからです。1 ターンはこうなります:

hits = search_actions(query="read a file")
result = invoke_action(action_name="read_file", args={"path": "README.md"})

tool_use:
  scheme: retrieval
  transport: content_fence
  # embedding.enabled: true が必要

tool_calls 側の retrieval セルとはパラダイムではなくコストが違います。 あちらでは絞り込みに 1 往復かかります（tools= ペイロードは LLM 呼び出しの 間 にしか変えられないので、OS が一致アクションを再提示する）。こちらでは 検索結果はスニペット内の単なる値なので、検索と呼び出しが同一ターンで済みます。 category + content_fence より優先するのは、カタログが大きくカテゴリからの ブラウズが入口として適切でなく、モデルに「やりたいこと」を記述させたい場合です。 埋め込みインデックスが未準備のときは、空を返す検索を見せる代わりにフラット カタログの列挙へフォールバックします。

旧来の単一 tool_use.chat key は削除済みです（clean-break、compat alias 無し）。tool_use.chat を残したままの reyn.yaml は、config-load 時に scheme / transport への移行を名指すエラーで大きく失敗します — 黙って無視されることはありません。旧 chat: codeact は scheme: enumerate-all + transport: content_fence に、旧 chat: universal-category は scheme: category（transport はデフォルトの tool_calls のまま）になります — category は presentation 軸の名前で、 登録済みの universal-category scheme に解決されます。

scheme は tools= payload の構築方法、SP の tool-use 指示、LLM 応答の解釈方法、 ディスパッチ方法のすべてを所有します — そのため scheme / transport を 入れ替えると、OS 側の変更なしに chat レイヤーの tool-use ループ全体が変わります。

各 scheme が何をするか、どれをいつ選ぶか（enumerate-all / retrieval / CodeAct vs デフォルト）については Tool-Use Schemes を参照してください。

web_fetch ブロック

web_fetch ツールと MCP パッケージレジストリの SSL 設定。

web.fetch: から改名（#4174 T4）— 旧 web: キーはこれ（web_fetch ツール自身の設定）と、 無関係な reyn web ゲートウェイ自身の設定（gateway: に分割）を同居させていました。

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）

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。

ℹ️ #4274: web_fetch.* は現在、実際のチャットセッションの web_fetch op 実行に配線されています（SessionFactoryConfig.web_fetch_config → Session → router OpContext）。これが入るまでは、パース・validate は通っても実際の web_fetch 呼び出しには届きませんでした — #4174 T4 の改名が作った・悪化させたものではない既存のギャップでした。verify_ssl: false や allow_private_ips: true のような非デフォルト値を設定したまま気づいていなかった環境では、これから実際に効くようになります。

gateway ブロック

reyn web ゲートウェイ自身の設定。

web: から分割（#4174 T4）— 上の web_fetch を参照してください。

gateway:
  ws_max_size: 16777216  # WebSocket インバウンドフレーム上限（デフォルト 16MB）

gateway.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。

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
    write_paths: ["{{workspace}}", "/tmp"]
    deny_subprocess: false
    env_deny_names: []
    timeout_seconds: 600

ℹ️ write_paths を除く全軸が完全 compat をデフォルトとします（owner ruling、#3901）: network/deny_subprocess/read_deny_paths/write_deny_paths/env_deny_names はすべて 「追加制限なし」から始まります — サンドボックスの役割は許可された操作の裏側を bound する ことであり、起動元シェルが既にできることを再決定することではありません。write_paths だけは デフォルトで閉じています: これはカーネルバックエンドが直接消費する、オペレーターが事前に 知り得ない値（「この op はこのディレクトリが必要」）なので、安全な compat デフォルトが ありません。

write_deny_paths のエントリは、重なる write_paths の許可より常に優先されます （read_deny_paths も広い読み込みサーフェスに対して同様に、独立して — 2つの軸は別フィールド で、それぞれ自分の軸のみを deny します、#3901）。Seatbelt バックエンドでは deny ルールが write_paths の allow ルールの後に emit され、SBPL は last-match-wins のため、 write_deny_paths に列挙したパスを包含する広い write_paths（~・$HOME・/）を書いても、 そのパスは書き込み用には開きません。OS は sandbox_policy_narrowed audit-event を出して 縮小を可視化します（#2978）。credential 位置（~/.ssh・~/.aws・~/.gnupg 等）を保護したい 場合は read_deny_paths に明示的に列挙してください（両軸で保護したい場合は write_deny_paths にも）— #3901 以前と異なり、これはもうデフォルトではありません。オペレーターが opt-in する 値です。それでも write_paths は最小限のディレクトリに絞ってください。

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 使用可能な OS サンドボックスバックエンドが無い場合のポリシー — 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に加え、選択されたバックエンドが封じ込め self-test に失敗した場合（= 存在するが deny を発火しない。そのバックエンドは「存在しない」場合とまったく同じに扱われる）も含む。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。存在するが不活性なバックエンドに対しても効く）。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 network/subprocess/env 軸について 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。write_paths（および read/write deny リスト）はこの交差に参加しません — op が必要とするディレクトリはオペレーターが事前に知り得ない値なので、カーネルバックエンドが直接消費します（#3901 PR-B ③）。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 true（compat） 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 — deny_subprocess/env_deny_names と並んで permission 交差に引き続き参加する（下の path 軸とは異なり operator が明示宣言する値なので）。config で allow された host でも network: false の下では拒否されます。
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）— デフォルトで閉じている唯一のフィールド（オペレーターが事前に知り得ない値のため、安全な compat 床が無い）。書き込みは読み取りを含む。~ は展開される。
read_deny_paths list[文字列] []（compat） 広読み込みサーフェスから拒否する機密パス（多層防御、opt-in）。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、read-deny プリミティブが無い）では非対応。#3901 以前は OS レベルの機密パス7件がデフォルトだった — その保護を戻すには明示的に設定します。読み込み軸のみを deny — 書き込み軸は write_deny_paths を参照。
write_deny_paths list[文字列] [] 書き込み軸専用の deny リスト（#3901）、read_deny_paths と対をなす。write_paths のエントリがこれらと重なる・包含する場合でも deny を無効化しない — Seatbelt 上では deny が常に勝ち（#2978）、sandbox_policy_narrowed audit-event が縮小を記録します。書き込み軸のみを deny。
deny_subprocess bool false（compat） 子プロセスの spawn を deny するか — #3901 以前の allow_subprocess の deny-list 形の逆（owner decision 2026-07-22, #3202: UX-blocking な軸は deny-by-default ではなく opt-in restrict）。適用（enforced）— on の時 process-fork を deny。
env_deny_names list[文字列] []（compat） サンドボックスプロセスへ引き渡さない環境変数名 — #3901 以前の env_passthrough allowlist の deny-list 形の逆。デフォルト（空）は環境全体が引き渡される、つまり起動元シェルと同じ信頼レベルを意味します。
timeout_seconds int 120（#3903①、2026-08-11 — 以前は 60） LLM の exec 呼び出しが override を指定しない場合の前景ウォールクロックタイムアウト。max_timeout_seconds を超えて設定すると config load が失敗する。
max_timeout_seconds int 600（#3903①） LLM が per-call で要求できる timeout（exec の任意引数）の上限 — operator が制御、ハードコード値ではない。上限を超える要求は静かに切り詰めず拒否し、実際に設定された上限を名指しする。600 より下げれば LLM が要求できる範囲が実際に狭まる。LLM がこれを広げることはできない。

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。

agent_id

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>

トップレベルの単純なスカラー値（#4174 T5 — 旧 agent: {id: ...} 名前空間から フラット化。そのブロックはフィールドを 1 つしか持たなかったため、名前空間は 構造を増やさず間接参照だけを増やしていた）。

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。

observability ブロック

P6 監査イベントストリームを OpenTelemetry (OTLP) の span / metric / log record としてエクスポートする、オプトインのサーフェス。デフォルトは無効 — エンドポイント未設定ならエクスポーターは attach されず、OTEL 無しのビルドと バイト単位で同一の挙動になります。lossy かつ fire-and-forget な downstream で あり、.reyn/events や WAL には一切書き込まないため、recovery と replay は OTEL から独立しています。

observability:
  otel:
    endpoint: "http://localhost:4318"     # OTLP HTTP ベース URL; "" で無効
    headers:
      Authorization: "Bearer ${OTEL_TOKEN}"
    service_name: "reyn"
    capture_content: false                # SR3: 生の prompt/response はデフォルト OFF

observability.otel フィールド

フィールド 型 デフォルト 説明
otel.endpoint 文字列 "" OTLP HTTP ベース URL（例: http://localhost:4318）。空 = 未 attach。標準の OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT 環境変数がフォールバックとして尊重されるため、環境変数のみで有効化できます。
otel.headers マップ {} リクエストごとの HTTP ヘッダー（認証トークン等）。値は ${VAR} 環境変数展開をサポート。
otel.service_name 文字列 reyn コレクターへ報告する service.name リソース属性。
otel.capture_content bool false GenAI content-capture ゲート。false（デフォルト）は ref と token/cost カウントのみ — 生の prompt/response body は span/log に出しません。true で content capture にオプトイン（信頼できるコレクター限定）。

OTEL SDK が必要です: pip install reyn[observability]。SDK 未インストールで エンドポイントを設定した場合は一度だけ警告ログを出し、未 attach（fail-open）の まま — セッションには影響しません。イベント → span/metric/log の完全なマッピング、 pin された GenAI convention バージョン、fail-open / recovery-independence 保証は リファレンス: observability (OTEL エクスポート) 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。

関連情報:

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。

関連情報

  • docs/reference/cli/cron.md — reyn cron run/list/status
  • docs/guide/for-users/monitor-and-improve-with-cron.md — cron.jobs と .reyn/events/ を組み合わせて監視・改善エージェントを起こす方法（EN のみ）

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:
  exec: deny             # deny | ask | allow — `exec` ツールの事前承認キー
                          # （#3226 Phase 3 で `shell` から改名。clean-break、
                          # alias なし — 既存の reyn.yaml の `shell:` は `exec:` へ）
  file.read:  [".reyn/", "src/stdlib/"]   # フラットな dotted key — `file:` とネストした
  file.write: [".reyn/state/", "reyn/local/"]  # {read:, write:} は読まれません。
                                                # PermissionDecl.from_dict() が見るのは
                                                # ここに示すフラットなキーのみです。
  python:                  # LIST（{function, mode} のエントリ列）としてしか読まれません
    - function: compute     # — マッピング（`{safe: allow}`）は素通りされ 1 バイトも
      mode: safe             # 読まれません。用途は唯一つ: `mode: unsafe`（撤去済み）を
                              # 弾いて load を fail させること。実行時の権限は一切
                              # 付与しません — python ステップはこのキーに関わらず常に
                              # サンドボックス化されます。

MCP サーバーのインストールも同じ方式でゲートされます — file.write（宣言的パスリスト、上記と同じ）＋ http.get（宣言的ホストリスト）で、permissions.mcp_install の bool ではありません。下記「MCP install」を参照（そちらは blanket allow/deny スカラーで、ここで示したリスト形とは同じキーの別の使い方です）。

MCP install

レガシーな permissions.mcp_install: ask | allow | deny bool 軸は削除されました。MCP install は他の OS 全体と同じリスト軸でゲートされます:

# reyn.yaml — install permissions は file.write + http.get で表現
permissions:
  file.write: allow      # .reyn/config/mcp.yaml（= install 対象）への blanket allow
  web.fetch: allow        # レジストリ fetch への blanket allow（= レガシー alias）

より細かい制御は skill の skill.md が正規のパス・ホストを宣言する形で行います。startup_guard が skill+host ごとに初回だけインタラクティブプロンプトを出し、以降はランタイムチェックがサイレントになります（= デフォルトゾーン外のパスは file.write モデル、ホストは http.get per-host）。

やりたいこと 新しい形
プロジェクト全体で install を全面ブロック .reyn/config/mcp.yaml パスへの file.write: deny、またはレジストリホストへの web.fetch: deny
プロンプトなしで install を許可 プロジェクトスコープで file.write: allow と web.fetch: allow
特定ホストのみ許可 skill が http.get: [{host: "..."}] を明示的に宣言。wildcard ["*"] は per-host プロンプトに委ねる

エンタープライズパターン — プライベート / 企業レジストリを宣言的 config か env-var override で指す:

# 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:
  web.fetch: allow       # レジストリ fetch への blanket allow
  file.write: allow      # .reyn/config/mcp.yaml への書き込み blanket allow

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
llm:
  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}
  api_base: ${LITELLM_API_BASE}            # LiteLLM プロキシ URL（#4174 T3: litellm: ではなく llm: にネスト）

mcp:
  servers:
    github:
      type: stdio
      command: npx
      args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]
      env:
        GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN: ${GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN}
    internal_tools:
      type: streamable-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：

  1. 一度だけ値を保存: reyn secret set ANTHROPIC_API_KEY
  2. 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。

llm ブロック

プロキシ / llm.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
llm:
  api_base: ${LITELLM_API_BASE}    # または直接書く: http://localhost:4000

llm.prompt_cache_enabled

デフォルト true。システムプロンプトに Anthropic 形式の cache_control マーカーを付与し、プロンプトキャッシュ対応プロバイダー（Anthropic、AWS Bedrock Claude）がプレフィックスを再利用できるようにします。対応しない プロバイダー（Gemini / OpenAI プロキシ）はこのマーカーを無視して素通しします。

llm:
  prompt_cache_enabled: true

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:

  1. 組み込みデフォルト — reyn 同梱の値（例: llm.model: standard）。
  2. ~/.reyn/config.yaml（ユーザーグローバル）
  3. reyn.yaml（プロジェクト、コミット対象）
  4. 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）
  5. <project>/.reyn/config/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。
  6. <project>/.reyn/config/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。
  7. 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/config/mcp.yaml / .reyn/config/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/config/mcp.yaml / .reyn/config/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: streamable-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 | streamable-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。
network bool stdio（任意） サンドボックス化されたサーバーがネットワークを使用できるか。sandboxed_exec と同じ single-source デフォルトに従う。ネットワークに到達すべきでないサーバーを隔離するには false。オペレーター所有 — モデルは設定不可。
subprocess bool stdio（任意） サンドボックス化されたサーバーが子プロセスを spawn（fork）できるか。デフォルト true — ほとんどの stdio サーバーは fork ベースの launcher（npx → node、uvx → tool）で起動し、起動に fork を要する。真に fork 不要なサーバーを hardening するには false。オペレーター所有 — モデルは設定不可。
write_paths list[string] stdio（任意） サンドボックス化されたサーバーが書き込めるパス。作業ディレクトリ（常に許可）に追加される。~ は展開される。オペレーター所有 — モデルは設定不可。launcher はワークスペース外のユーザーごとのキャッシュに bootstrap するため、reyn は認識できる launcher にデフォルトのスコープを与える（npx/npm → ~/.npm、uvx/uv → ~/.cache/uv + ~/.local/share/uv）。サーバーの runtime がそれ以外の場合、またはキャッシュを移動している場合（XDG_CACHE_HOME、npm_config_cache など）に設定する — デフォルトは標準の場所を前提としており、移動先を知り得ない。write_paths を宣言すると組み込みのデフォルトを置き換えるため、拡大だけでなく縮小もできる。サーバーが Operation not permitted / EPERM で起動に失敗した場合、エラーが拒否されたパスを示すので、そのパスをここで許可する。スコープは狭く保つこと: 書き込み許可はそのパスの読み取りも再開する。~ を許可しても sensitive-read deny-list（~/.ssh、~/.aws 等）は無効化されない — 重なる write 許可より deny が勝つ（#2978）— が、サーフェスを無用に広げるため、ホームディレクトリではなく具体的なキャッシュディレクトリを許可すること。
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） すべての MCP op（list / call / probe）に対する end-to-end の上限。既定 120、<= 0 で無効化。server への接続と op の実行の両方を含む ∴ 起動（launch）も、この上限で打ち切られる。特定 server が遅いと分かっている場合は上げ、速いと分かっていて fail-fast したい場合は下げる。per-call としては MCP SDK の read_timeout_seconds に渡され、type: streamable-http で timeout が設定する session レベルの既定を override する。
init_timeout float すべて（任意） server が MCP handshake を完了するまで待つ上限。既定 60、0 でこの上限を無効化。handshake のみを縛り、tool call は縛らない ∴ 上げても遅い tool が timeout することはない。起動したが黙っている server（典型例: command: uvx <pkg> — 初回実行時に PyPI から取得する間、何も喋らない）はここで止まる。expire 時、reyn は原因の候補と対処を名指しするエラーを返す。既定が call_timeout_seconds の 120 より 下 なのは意図的: 両方が起動を覆うため、先に発火した方が operator の読むメッセージを決める — 汎用の per-op timeout は「なぜ起動が止まったか」を語れない。∴ 本当に遅い server に猶予が要るなら 両方を上げる（init_timeout 単独では call_timeout_seconds を超える時間は買えない）。初回起動が遅いことへの恒久的な対処は、パッケージを事前 install して command を install 済みの実行ファイルに向けること — offline / proxy 越しでも起動できるようになるのも、この形。
auth string | map すべて（任意、streamable-http のみ） サーバーごとの OAuth 2.1 設定。文字列 "oauth" または {type: oauth, scopes?, client_id?, client_secret?}。streamable-http トランスポート以外(stdio/sse)で指定するとエラー。詳細は コンセプト: MCP § OAuth 参照。
elicitation string すべて（任意） prompt(デフォルト) — サーバー起動の構造化入力要求(elicitation/create)がコンセントプロンプトとして表示される。auto_decline — そのようなすべての要求をプロンプトせずに decline する。コンセプト: MCP § Elicitation 参照。
elicitation_timeout_seconds float すべて（任意） elicitation プロンプトに人間が回答するためのウォールクロック期限。デフォルト 120。期限を過ぎた未回答の要求はキャンセルされます。

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 ランタイムはコアインストールに同梱されます。各セッションの MCP クライアントは公式 mcp SDK の上に直接構築されます（#4283/#4298/#4299: クライアント経路から fastmcp は完全に退役）。この mcp SDK がコア依存なので extra は不要です。fastmcp は reyn 側のあらゆる依存宣言（コア・extra すべて）から削除されました（#4302: tests/_support/ の MCP サーバー test-double を mcp 自身が同梱する mcp.server.fastmcp サーバーフレームワークへ移植済み）。ただしこれで全てではありません——同梱の rag プラグインは自分自身の requirements.txt に独自の fastmcp>=3.4,<4 を宣言しています（register-only で、reyn 自身の plugin_install が読み込みも install もしません）——#4302 が見つけた実在の消費者です。この上限は #4388 で締められました——緩い >=2.0（未検証のメジャーバージョンまで許容）は #4371 の CI 調査では実際の原因ではなく赤herringでしたが、それ自体は独立した潜在リスクでした。プラグインのスクリプトを直接走らせる reyn の開発/CI ツール（実サブプロセスとして起動する sandbox ゲート、wheel-reachability smoke test 自身の MCP クライアント）は、この requirements.txt を自分自身のセットアップ手順としてインストールしており、pyproject.toml の宣言に fastmcp を再導入する形ではありません。mcp は >=2.0,<3.0 にピン留めされています（#4412: 従来の >=1.24,<2.0 から引き上げ——reyn 自身の MCP サーバー（src/reyn/mcp/server.py、mcp 2.0 が削除した lowlevel.Server のデコレータ API に依存していた）を、_mcp_server_boundary.build_mcp_server シーム経由で 2.0 のコンストラクタ kwarg 登録形式へ移植済み、#4368）。既存の pip install -e ".[mcp]" が解決し続けられるよう、空の [mcp] extra を後方互換エイリアスとして残しています。

コンセプト: MCP でプロトコル概要を参照してください。

mcp.search_threshold は削除されました（#3218 / FP-0066 §7 P1a）。 ReynConfig.mcp_search_threshold フィールド + その mcp.search_threshold: パースは、確認済みの no-op として fold-remove されました：パースされた値は build_tools() のどちらの router_loop.py 呼び出しサイトにも一度も threading されていなかったため、設定しても効果がありませんでした。 build_tools() 自身の mcp_search_threshold パラメータは引き続き存在します （デフォルト 0 — 常にインライン；src/reyn/runtime/router_tools.py の MCP_SEARCH_THRESHOLD 参照）が、reyn.yaml からは到達不能になりました — 非デフォルト動作が必要な呼び出し元はコードで明示的に渡します。基盤の tool_search_tool メカニズム自体の完全削除は FP-0033 で追跡されています。

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
      visibility: menu                    # menu | on_demand | hidden
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、1024 文字上限 — Agent Skills 仕様が description に定める上限; #3550)。
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。visibility より優先します。
visibility enum menu どの面が skill を名指すか: menu(## Skills システムプロンプトメニューに載る)| on_demand(メニューには載らないが skill_list ツールが返す — 常駐トークンコストなし)| hidden(どのモデル向け面にも現れない)。

enabled: false は visibility を参照する前にエントリを落とすため、2 つのフィールドが表すのは 6 状態ではなく 4 状態です。

#2971 で削除: auto_invoke(misnomer — skill を自動起動する機構は無く、メニュー描画だけを制御していた。当時メニューは skill を名指す唯一の面だったため、false は「広告しない」ではなく到達不能を意味した)。auto_invoke が残った config は load 時にエラーとなり置換先を提示します: auto_invoke: true → visibility: menu、auto_invoke: false → visibility: hidden。

skills.entries は ~/.reyn/config.yaml ⊕ reyn.yaml ⊕ reyn.local.yaml ⊕ 動的な <project>/.reyn/config/skills.yaml(skill_install_local / skill_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。

presentations ブロック

present op 向けの名前付きプレゼンテーションテンプレートを登録します — skills.entries / pipelines.entries / mcp.servers と同じ明示登録モデルです。名前付きテンプレートの値は blueprint です: インライン present blueprint と同一の、宣言的で非実行なコンポーネントツリー(カタログコンポーネント + JSON-Pointer パスバインディング)。blueprint はエントリ内にインラインで存在し(ファイル間接参照なし — blueprint は小さな宣言的データです)、ロード時に構造的に検証されます。

名前付きテンプレートの登録はoperator/config アクションです — インストールツールも、モデルが呼び出して登録できる op もありません。モデルはインライン blueprint のみを作成します。present op の template: による名前付き参照は、このレジストリに対する read-only な検索です。未知のテンプレート名はエラーではありません: present op はコンテンツタイプのデフォルトビューアを経由して汎用 YAML/text 表示にフォールバックするため、データは常にユーザーへ届きます。

presentations:
  entries:
    search_results:
      blueprint:                              # 必須。インラインのコンポーネントツリー
        - component: table
          rows: {"$bind": "/results"}
          columns:
            - {header: Author, path: /author}
            - {header: Title,  path: /title}
      description: "Search results table"      # 任意
      enabled: true                            # 任意、デフォルト true
フィールド 型 デフォルト 説明
blueprint list または object 必須 宣言的コンポーネントツリー(インライン present blueprint と同じ形状・カタログ)。ロード時に検証され、不正な blueprint はスキップされ(ログ記録)、hot-reload 時は reload 全体を拒否します(直近の正常な状態を保持)。
description string "" 任意の一行サマリー。
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。

presentations.entries は ~/.reyn/config.yaml ⊕ reyn.yaml ⊕ reyn.local.yaml ⊕ 動的な <project>/.reyn/config/presentations.yaml 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 — skills.entries / pipelines.entries / mcp.servers と同じマージ形です。<project>/.reyn/config/presentations.yaml 層はターン境界で hot-reload されるため、新しく登録されたテンプレートは再起動なしに次のターンで解決可能になります。

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。オフライン/エアギャップ環境を含む opt-in の全手順は ガイド: semantic search を有効にする を参照。

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
enabled bool false provider/cost ゲート ── 意味は 1 つだけ（#4156）: reyn が埋め込みプロバイダーを呼んでよいか。既定 false（opt-in／安全側のデフォルト ── 埋め込みにはプロバイダーとコストが要る）。廃止された action_retrieval.embedding_class ゲートの clean-break 後継（alias 無し）── on/off の決定はここにあり、モデルクラスは別の default_class フィールド（下記）で無関係。対称モデル: enabled: false は index.* に関わらず以下すべてを隠す ── 非セマンティックな discovery（list_actions 等）と load/invoke 系 verb（invoke_action 等）は影響を受けません。embedding.enabled が false のとき、embed op は pre-flight してこのキーを名指しした status: "blocked" 結果を返します（silent な no-op でも不透明なプロバイダーエラーでもありません）。#4156 以前は、この単一フラグが「何を embed するか」も決めていました（action catalog を無条件の repo 全体 index build と束ねており、両者を分離する方法が無かった）── その決定は現在 index（下記）にあります。
index.actions bool true #4156 ── enabled: true のとき、search_actions が依存する ~10 件の action/mcp/pipeline catalog index を構築。TPM への寄与は無視できるほど小さい（固定・小規模な母集団）── #4156 以前の search_actions 体験をこのフィールドに一切触れない運用者にも変えないよう、既定で on。
index.repo_knowledge bool false #4156 ── enabled: true のとき、FP-0066 P3b のrepo-knowledge index（knowledge_repo_doc + knowledge_repo_src ── 到達可能なすべての .md doc と他のソースファイル、チャンク化 ── #4156 起票時点でこのリポジトリで ~1,609 チャンク／~4.86M トークンと実測、リポジトリ規模に比例し固定ではない）を構築。router-loop の毎ターンスケジュールされる（sync_repo_ingest_background、index が clean なら no-op）。既定 false ── これは owner の 5M TPM 予算を一度のバーストで使い切った workload（~10 件の action catalog だけを望んでいたのに）── TPM は tokens-per-minute の上限でありバッチ化では削減できず、index しないことだけが総トークン量を減らせます。このフィールドが false で、あるターンが repo-knowledge index を ingest していたはずの場合、reyn はプロセスごとに 1 行ログを出します（repo knowledge indexing is off (embedding.index.repo_knowledge: false, the default) — ...）── 黙ってスキップしません。
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（enabled: true のときのみ使用）。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。トップレベルの cost_warn: ブロック（モデル選択時の USD/1M トークン価格警告、EN 版参照）とは無関係 — cost_warn という名前の一致は偶然で、単位（チャンク数 vs USD）・発火契機（indexing vs モデル選択）・読み手（embedding パイプライン vs router）がすべて異なります。

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。

3 つの組み込みクラスはすべて litellm 経由の OpenAI backed です。in-process のローカルバックエンドはありません（#3128 で local-mini / local-e5 sentence-transformers クラスと reyn[local-embed] extras を削除済み）— ローカル / オフラインモデルが必要な operator は、自前で立てた litellm proxy 背後のモデルを指す custom embedding.classes エントリを追加します。セットアップ手順は Concepts: RAG — Local and offline embedding models（英語）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

強制されているのは topic_arc だけです。 5つの値はすべてコンパクターのプロンプトへ サイズの 目安 として渡されますが、decisions / pending / session_user_facts / artifacts_referenced はLLMの応答をパースした値をそのまま使い、後処理での切り詰めは 一切ありません。topic_arc だけがLLM応答後に3段階の決定的な上限処理を通ります （収まっていればそのまま → 超過していればLLMで再要約、resummarize_passes で回数制限 → 最後に決定的な hard_truncate_summary の床、#1163）。そのため topic_arc はbody budgetを超えませんが、他の4つは超え得ます。

これは意図してそう設計された非対称ではなく、現状そうなっている、という事実です—— topic_arc だけが強制される理由を示す記録は見つかりませんでした。#1163が置き換えた のは topic_arc の以前の単純な文字数カットで、他の4つはそもそも上限を持ったことが ありません。塞ぐ予定もありません: decisions/pending 等が肥大しても、影響は最大1 ターンです。router_loop_driver.py の pre-frame guard（context_budget_advisor. maybe_force_compact）が毎ターン送信前に有効トークンバジェットを再計算し、現在の 履歴がそれを超えていれば再度コンパクションを強制します——つまり4つの非強制セクションの 超過は次のターンで拾われて再圧縮されます。代償は「その1ターンだけ設定より大きい セクションのまま走る」ことだけで、ハード失敗にも無制限膨張にもなりません。

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目標——5つのうちLLM応答後に強制されるのはこれだけ（上記参照）。
decisions 400 決定事項セクションのトークン目標。LLMへのプロンプト上の目安であり、返り値への強制はなし。
pending 400 保留項目セクションのトークン目標。LLMへのプロンプト上の目安であり、返り値への強制はなし。
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目標。LLMへのプロンプト上の目安であり、返り値への強制はなし。
artifacts_referenced 300 アーティファクト参照一覧のトークン目標。LLMへのプロンプト上の目安であり、返り値への強制はなし。

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。

audit_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: から改名（#4174 T5）— reyn における素の "event" は曖昧（audit-event / WAL-event / hook-event のいずれか）。このブロックは常に audit-event のローテー ションのみを扱っていた。

audit_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

⚠️ 現在利用不可。 このブロックは今もparseされます(設定してもエラーにはなりません)が、consumerがありません — 旧 Textual TUI の Ctrl+R Whisper バインディング用に構築されたものですが、そのTUIは削除され inline CUI に置き換わりました(音声入力バインディングなし)。スキーマの完全性のためだけに残しています。コンセプト: voice を参照。

音声入力(Whisper)設定(consumerが存在する場合)。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。

multimodal ブロック

Reyn がバイナリメディア（web_fetch / read_file / 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。

関連情報

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