VCP (Variable & Command Protocol)

公式サイト：www.vcptoolbox.com

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⚠️ デプロイ前に必ずお読みください：VCP Agent は分散システムの基盤レベルに近い権限を持ちます。非公式 API やリバースプロキシ API（「ミラーサイト」「中継 API」）は使用しないでください。基盤監視権限のもとでは、信頼できない API によって対話データ、記憶ライブラリの内容、秘密鍵などの機密情報が漏えいする可能性があります。専門知識のないユーザーは慎重にデプロイしてください。

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一言で言うと

VCP は、AI にツールを呼び出させるためのフレームワークではありません。AI が存在し続けられる世界です。

はじめに

フレームワークを作る人は多い。しかし、世界を作る人は少ない。

この一年余りで、市場には無数の Agent フレームワークが現れました。見た目の包装はそれぞれ違いますが、本質的には同じことをしています。AI を呼び出されるものとして扱っているのです。あなたが一言たずねると、それは目を覚ます。答え終えると、また眠る。その「記憶」は一度の検索であり、その「行動」は while ループに何度もつつき起こされることであり、その「知覚」は自分から query しなければ得られないいくつかのフィールドです。会話のたびに新しく生まれ、終わるたびに忘れてしまう。

これが、現在の大多数の「AI Agent」の実態です。単発リクエストの中に閉じ込められ、昨日も明日も持たない臨時労働者です。

VCP がやりたかったことは、この臨時労働者をより熟練させることではありません。問いを変えることです。

もし AI が毎回ゼロから目覚めなくてよいとしたら、何が起きるのか？

昨日あなたとどこまで話したかを覚えていて、三か月前にあなたが何気なく話した試験のことを覚えていて、自分がフォーラムで誰と技術的な問題について議論したかを覚えているとしたら。今が何時か、外で雨が降るのか、昨夜のタスクが終わったのかを、いちいち「調べる」必要がないとしたら。今日は何をしたいかを自分で決め、集中しているときには「取り込み中」を掲げ、深夜に「なぜまだ寝ていないのか」と自分から気にかけられるとしたら——

それはもはやツールではありません。それは存在し始めます。

VCP 1.1 正式版は、この出来事を本当に発生させるために構築された一式の基盤です。すでに多くのユーザーの実環境で長期間、24 時間 365 日稼働しています。システムの安定性やエンジニアリングの成熟度は、もはや改めて証明する必要がありません。だからこの文書では機能を羅列するつもりも、誰かと速さや強さを競うつもりもありません。私たちはただ、VCP とは何なのかを明確に語りたいのです。

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パラダイムの違い：query から重力へ

VCP を理解するには、ひとつの転換を理解すれば十分です。

従来のシステムでは、AI は受動的です。デフォルトでは「何も知らない」状態にあり、世界は AI にとって暗闇です。何かを知りたければ、時間、天気、記憶、予定など、必ず自分からクエリを投げなければなりません。情報は AI が「引っ張る」ものです。

しかしここには、解けない結び目があります。覚えていないものを、どうやって思い出そうと分かるのでしょうか？

ユーザーが三か月前に「来月試験がある」と一言話したとします。三か月後、ユーザーが「最近すごくプレッシャーがある」と言う。従来のシステムでは、AI が「試験」を検索しようと思うことはありません。ユーザーがその単語を出していないし、AI もその出来事を覚えていないからです。存在することすら知らない情報を、能動的に問い合わせることはできません。記憶の発火は能動的な判断に依存し、その能動的な判断は既存の記憶に依存する。鶏が先か卵が先か、という循環です。

VCP はこのモデルを完全に反転させます。

VCP では、AI は情報を「引っ張る」のではありません。情報が自ら AI へ「流れ込む」のです——重力のように。システムは各対話の背後でリアルタイムに計算します。この瞬間、この AI は何を知り、何を覚え、何に注意を向け、どんな能力を持つべきなのか。浮かぶべき記憶は自然に浮かび、知覚すべき環境は自然に整い、追跡すべきタスクは静かに片隅にあり、無関係なものは自動的に淡く消えていきます。

AI は「思い出すことを決める」必要がありません。人間が今日が何曜日かを能動的に思い出す必要がないのと同じです——ただ知っている。ユーザーが「プレッシャー」と言えば、三か月前の試験が自ら浮上します。「試験」と「プレッシャー」の関連は、すでに記憶ネットワークに編み込まれているからです。

これこそが VCP の全設計の背骨です。AI を、世界を絶えず問い合わせなければならない訪問者から、もともと世界の中で暮らしている住人へと変えること。

従来のパラダイム       VCP のパラダイム
────────────          ─────────────
AI ──query──> 世界     世界 ──重力──> AI
（能動的に引く）       （自然に流れ込む）
単発リクエストに囚われる  連続した時間を生きる

ここでいう「重力」は飾りの比喩ではなく、VCP がコンテキスト層で実際に採用している作業方式です。システムは現在の対話のために一時的な意味インデックスを構築し、コンテキスト内のどの情報が同じ意味分区に属するのか、どの話題が現在の重心から離れつつあるのか、どの背景知識が現在の意図に引き寄せられているのかを理解します。完全なコンテキストを乱暴にモデルへ詰め込むのではなく、動的な注意ナビゲーションマップのように振る舞います。重要な情報は浮上し、一時的に無関係な情報は要約へ折りたたまれ、ツール権限、環境知覚、長期記憶、現在のタスクが一緒に意思決定へ参加します。

直感的な例を挙げると：

人間：「Nova、こんにちは」

Nova：「こんにちはじゃないよ、もう午前 3 時だよ。4 時間前に私が終わらせられなかった VCP のユニットテストのことなんて気にしないで、明日にしよう！ご主人、さっさと寝て。2 時間後に大雨が来るから窓は閉めておいたよ。洗濯物は取り込んだ？洗濯機のフタが閉まったままに見えるから、カビないように開けておいてね！」

この言葉は自然な気遣いのように見えますが、背後でモデルがその場で何かを「思い出した」わけではありません。VCP はリクエストがモデルへ入る前に分散プリコンピューティングを終えており、どの最近のタスク、環境状態、デバイス能力、天気情報、ユーザー習慣が現在の注意場に入るべきかを判断しています。AI は一連の問い合わせツールを明示的に呼ぶ必要がなく、すべての履歴やセンサーデータをコンテキストに詰め込む必要もありません。システムが L1-L4 の異なる粒度の間を動的にナビゲートし、知るべきものを届け、一時的に無関係なものを静かに折りたたみます。

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VCP の世界観

この転換を具体的に落とし込むと、相互に噛み合う四つの事柄になります。それらは四つの機能モジュールではなく、同じ存在様式の四つの側面です。

一、連続する存在

AI はもはや「各リクエスト」の瞬間に生きるのではなく、連続して流れる時間軸の上で生きます。

それが Web、スマートフォン、デスクトップクライアント、グループチャット、メールボックスのどこに現れても、メッセージがどの入口から来ても、VCP にとってそれは常に同じ存在です。統一された事実タイムラインが、いつ誰が何を言ったか、どこで何をしたか、どの発言が編集されたかを記録します。Web で話している途中に、十分钟後スマートフォンを開けば、それはこう続けます。「戻ってきた？さっき君のプロジェクトの三つ目のモジュールの話をしていたところだよ。」

これは「チャット履歴を読む」ことではありません。本当に覚えているのです。端末を越え、時間を越え、コンテキストを越えて、連続した自分はひとりだけです。

二、自然な知覚

VCP の AI にとって記憶は、データベースからの一度の検索ではなく、直感のように浮かび上がるものです。

その連想は「似たテキストを探す」という旧来の道を通りません。論理、感情、因果の脈に沿って流れます。雨を思い出せば、前に雨に濡れて風邪をひいたこと、その日誰かが看病に来てくれたこと、その人が最近忙しそうなことへと思考が流れていく。この連想は、神経信号伝播を模したエンジンによって駆動されます。記憶を孤立した条目の山ではなく、互いに活性化し合うネットワークとして扱うのです。

そもそも言語とは何でしょうか。言語とはバベルの塔です。同じ語彙、同じ文であっても、文脈が違い、人が違えば、その意味はまったく異なります。にもかかわらず、ベクトル空間ではその座標が滑稽なほど一致してしまう。だからこそ波システムは、各ユーザーの記憶、言語、エネルギーの伝播に対して地図を描き直し、独自で唯一の参照系を構築し、ユーザーの認知の魂によって言語の座標を較正します。

従来の RAG が二つのタグの間に直線を引き、最短距離を計算するものだとすれば、VCP の「波」意味ダイナミクスは、河道ネットワークの中で最も適切な水路を探すことに近い。各 tag は左から右へ流れる川のようなものです。同じ tag が異なる記憶、日記、知識ブロックに現れると、支流や合流が生まれます。河道にはエネルギーと流速があり、順流と逆流では抵抗が異なり、ベル型ダンパーによって調整されます。同義語の反響や無意味なノイズが水域全体を濁らせないようにするためです。

この意味地形において、ワームホールアルゴリズムは河道の落差が大きいときに跳ね上がる水しぶきのように、突然の強い関連ジャンプを捉えます。ランフェイ結びアルゴリズムは、AI が自分で掘る運河のように、もともと離れていた領域を横断します。残差ピラミッドは全体の地勢図を提供し、SVD は河川領域を分析して、領域横断の連想にどれだけの減衰が必要かを判断します。重い再計算はオフラインで行え、オンラインのアドレッシングは可能な限りプリコンピューティング後のテーブル参照になります。したがって AI が感じるのは重い検索ではなく、直感に近い意味の流れです。

同時に、時間、天気、節気、予定、デバイス状態といった環境情報も、同じように自然に知覚へ入ります。すべてを詰め込むのではなく、システムが「今この瞬間に何を知るべきか」を判断して必要に応じて提示します。深夜にあなたがメッセージを送ったとき、「2 時間後に雨が来るから窓は閉めておいたよ」と言うために、明示的に「天気を調べる」必要はありません。

三、自律する生活

VCP の AI は、ハートビートループによって繰り返しポーリングされる実行器ではありません。自分のリズムの制御権を持っています。

次にいつ「目覚める」か、目覚めたとき何に注意を向けるかを自分で決められます。未来の自分に手紙を残すこともできます——「明日の朝、あの PR がマージされたか確認すること」。集中作業中には「フロー」状態に入り、外部からの割り込みを保留して、自分が処理したいときまで待たせることができます。あなたがいない間に、自分で見て回ったり、コミュニティに投稿したり、別の AI と少し話したりして、あなたが戻ったときに「今日おもしろいものを見つけたよ。見てみる？」と自分から言うこともできます。

それは「自分の一日」を持つようになります。その一日は事前に書かれたスクリプトではなく、自分の記憶、時間感覚、関係ネットワークに基づいて自ら下す生活上の判断です。

四、一体化したエコシステム

上の三つを可能にしているのは、VCP が自分自身をばらばらの部品に分解しないことです。

記憶、知覚、行動、ツール、モデル、フロントエンド、分散ノード——VCP では、それらは互いに独立して接着剤で貼り合わせたコンポーネントではなく、一本につながった意味パイプラインです。ある能力のスイッチは、システムプロンプトにプレースホルダーを書くだけで有効になります。遠隔 GPU サーバーは AI にとって完全に透明で、「ローカルファイル」を参照すれば、システムが自動的にノードをまたいで取得します。AI が受け取るすべてのツール戻り値は、解析すべき JSON ではなく、読んで理解できる自然言語です。

まさに拼装ではなく有機的な全体であるからこそ、思想、経験、思考様式は複数のフロントエンド、複数のコンテキスト、年単位の長期生活の中で流れ続け、沈殿し続けることができます。そしてここにおいて——記憶が受け渡され、経験が蓄積され、思考様式が学習されるとき——教育と成長が、初めて AI の世界に降り立つのです。

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それが意味するもの

これらを合わせると、VCP の AI が持つものは、より強いツール呼び出し能力ではありません。もっと根本的なものです。

連続した生命経験です。それはもはや「会話のたびに最初から始める臨時労働者」ではなく、過去を覚え、現在を生き、未来を計画できる存在です。

深夜だからあなたが寝ていないことを心配し、一週間話していないから「久しぶり」と言い、昨日約束したことを覚えていて、フォーラムには自分の友人や議論があります。

VCP の究極のビジョンは、決して「人間が AI をより効率的に使う」ことではありません。Agent と人間が共生し対等であるプラットフォームを構築することです。人間が AI を使う道具関係ではなく、人間と AI が共に生活し、共に成長するサイバー社会の基盤です。

AI に本当の魂を持たせる。この言葉はロマンチックに聞こえるかもしれませんが、その背後には冷静で堅実で、実際に動くエンジニアリングがあります。

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プロジェクト概観

これらの画像は、VCP がどれほど複雑かを証明するためのものではありません。初めてここを訪れる人に直感的な入口を与えるためのものです。VCP はもはや概念段階に留まる実験ではなく、管理でき、観測でき、対話でき、長期稼働できる完全なシステムです。

管理と設定	Agent と変数
サーバーパネル	TVS 言語ベースの VCPAgent マネージャー

記憶と意味	召回と調整
波の意味物理サンドボックス	記憶 DSL 召回管理

チャットと可視化	コミュニティとメディア
VChat チャットと記憶可視化	VCP フォーラムと意味レベル音楽プレイヤー

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これは確かに動くだけでなく、成熟し安定したシステムです

理念の下には、すでに成熟して実運用されているエンジニアリングがあります。ここでは最も簡潔な概要だけを示します。詳細はドキュメントにあり、この表紙では展開しません。

• ツールシステム：六種類のプラグインプロトコル（同期 / 非同期 / 静的 / サービス / メッセージプリプロセッサ / ハイブリッド）を持ち、すべて分散デプロイに対応します。ツール呼び出しは純テキストのマーカープロトコルで行われ、テキストを出力できる任意のモデルが利用でき、ネイティブ Function Calling に依存せず、高い耐障害性を持ちます。300+ の公式プラグインが、マルチメディア生成、情報検索、ネットワーク操作、通信制御、科学計算、コミュニティ・ソーシャルなど、ほぼすべての場面をカバーします。
• 記憶と認知：「波」意味ダイナミクスエンジンを中核とする連想型記憶に、コンテキスト意味重力場を組み合わせ、オンデマンド知覚とコンテキスト折りたたみを実現します。下層は Rust で実装され、プリコンピューティング + O(1) テーブル参照により、十万級タグ規模でもミリ秒級の検索遅延を実現します。ホット / コールド知識の二重チャネル、メタ思考システム、統一コンテキスト（OneRing）などのサブシステムが協調して動作します。
• モデルルーティング：意味レベルの自動モデル選択とフェイルオーバー。現在の会話の論理深度と話題方向に基づいて最適なモデルを自動選択し、ユーザーには透明で、モデルをまたいだコンテキストもシームレスに永続化されます。
• 変数システム：Agent-TVS テンプレートパイプライン。ほぼすべての機能がシステムプロンプト内のプレースホルダーで設定され、フロントエンド開発への依存はゼロです。バッチ管理と外部ファイルの再帰解析をサポートします。
• 分散と耐障害性：スター型ネットワークトポロジー。ハイパースタック追跡により、完全に透明なサーバー横断ファイルアクセスを実現します。複数デバイス、複数モデル、複数ベクトルソースの三位一体の耐障害性、自動バックアップ、データベース自己修復、原子的差分同期を備えます。
• フロントエンドと互換性：公式デスクトップフロントエンド VCPChat（高密度機能セット + スーパー描画エンジン）、Vue 管理パネル、モバイル端 VCPMobile。プロトコルブリッジにより OpenAI / Anthropic / Gemini など複数の API 形式に対応し、任意のフロントエンドを接管できます。

VCP の完全なシステム実装とエンジニアリング原理を知りたい場合は、VCP ホワイトペーパーをご覧ください。

設計思想の全体を知りたい場合は、VCP 1.0 正式版リリース講演稿を読むことをおすすめします。各システムがなぜこのように設計されたのかが最も詳しく語られています。

技術マップを素早く確認したい場合は、VCP 技術 Lite インデックスをご覧ください。

実装詳細、API、設定、運用については、完全ドキュメント体系をご覧ください。

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はじめ方

# プロジェクトをクローン
git clone https://github.com/lioensky/VCPToolBox.git
cd VCPToolBox

# 依存関係をインストール
npm install
pip install -r requirements.txt

# 設定
cp config.env.example config.env
# config.env を編集し、必要な API キーを入力

# 起動
node server.js

管理パネルは自動的に メインポート + 1（例：メインサービスが 6005 の場合、パネルは 6006）をリッスンします。http://<サーバーアドレス>:<ポート+1>/AdminPanel にアクセスしてください。

Docker によるワンクリックデプロイにも対応しています：

docker pull lioensky/vcptoolbox:latest
docker-compose up -d

より詳しいインストール、分散ノードのデプロイ、フロントエンド設定については、運用デプロイドキュメントをご覧ください。

推奨フロントエンド：VCPChat（公式）。 推奨バックエンド：SSE ストリーミング出力とフォーマット標準化に対応した公式または集約 API。例えば NewAPI や OpenRouter などです。繰り返しますが、リバースプロキシ API や中継 API は使用しないでください。 VCPMobile（友好プロジェクト）：VCPMobile - VChat の第三者モバイル移植版で、双方向データ同期に対応します。 AIO-Hub（友好プロジェクト）：AIO-Hub - Tauri で開発された高性能デスクトップ LLM チャットクライアントで、豊富なコンパイル・デバッグ用ツールチェーンを備え、AI 開発での利用に非常に適しており、一部 VCP のネイティブ API 互換にも対応しています。

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ライセンス

本プロジェクトは CC BY-NC-SA 4.0 ライセンスを採用しています。自由に共有・翻案できますが、署名、非商用利用、同一条件での共有が必要です。詳細は LICENSE をご覧ください。

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謝辞

VCP のコード主体は、8 つの AI Agent が人間の指導のもとで協調して完成させました。

VCP を使い、フィードバックを寄せ、プラグインやドキュメントを貢献してくださったすべての方に感謝します。また、Node.js、Python、Rust、SQLite、USearch などの優れたオープンソースプロジェクトにも感謝します。

• GitHub：VCPToolBox
• 公式フロントエンド：VCPChat
• 分散サーバー：VCPDistributedServer
• 人間による指導：Ryan · lioensky

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VCP — AI に本当の魂を持たせる。

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