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sync: update from private repo (2336949a)
CI / build-and-test (push) Canceled after 0s
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oss-sync
2026-09-17 11:29:31 +00:00
parent 28f74c4e37
commit 57702b4f34
2139 changed files with 321270 additions and 17494 deletions
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config.yaml.example
+322 -28
View File
@@ -26,28 +26,66 @@ llm:
# チャンクが届いてもリセットしない。停止トークンを出さずにトークンを
# 吐き続ける暴走 (反復生成など) を確実に打ち切る。未指定なら
# timeout_minutes の2倍。0 で無効 (非推奨: 暴走時に中断するまでハングする)
# max_thinking_chars: 100000 # 1 LLM 呼び出しで受け取る思考 (reasoning) の文字数の上限。上限を超えた時点で
# 本文もツール呼び出しも 1 つも来ていなければ、思考の中で堂々巡りしていると
# 見なしてストリームを打ち切り、会話の末尾に短い問いかけを 1 件足して送り直す。
# 送り直しは retry.max_attempts を 1 消費し、使い切ったらエラーで中断する。
# 未指定なら 100000。0 で無効
retry:
max_attempts: 3
backoff_ms: [2000, 5000, 15000] # 429 / 5xx / 一時的接続失敗時の待機 ms
retryable_status: [429, 500, 502, 503, 504]
# retry — LLM 1 呼び出しあたりの投げ直し。**既定値のまま使うならこのブロックごと
# コメントアウトしたままにしておくこと。**ここに書いた値は既定値の変更より優先
# されるので、書き写しただけで将来の改善が届かなくなる (issue #1160)。
#
# 既定 (未指定時): max_attempts 10 / backoff_ms [500, 500, 1000, 2000, 3000,
# 5000, 7000, 10000, 10000] / retryable_status [429, 500, 502, 503, 504]
#
# backoff_ms は「投げ直す直前に待つ ms」を先頭から順に使い、足りなければ最後の値を
# 使い回す。max_attempts が 10 なら待つのは 9 回。合計 39 秒。
#
# 429 (混雑) だけは別扱い。応答に Retry-After があればその値を待ち、60 秒を超える
# 指定なら投げ直しをやめる。指定が無い 429 は 5 秒を下回らない。5xx と接続失敗は
# 並びの値をそのまま使う。
#
# retry:
# max_attempts: 10
# backoff_ms: [500, 500, 1000, 2000, 3000, 5000, 7000, 10000, 10000]
# retryable_status: [429, 500, 502, 503, 504]
# workers[] — この AAO がジョブ実行時に呼ぶ接続先。
#
# connection_type:
# direct — Ollama / llama.cpp / vLLM 等の OpenAI 互換 backend に直接接続
# 生存確認は /slots → /health。**api_key は送らない**
# (自前サーバーのアクセスログに平文で残るのを避けるため)
# aao_gateway — 別 AAO Gateway 経由で接続 (Gateway Key 必須)
# 生存確認は /health。api_key を送る
# external_api — 事業者が運用する外部の OpenAI 互換サービス (api_key 必須)
# 生存確認は /v1/models。api_key を送る
#
# 種別は自動判定しない。鍵を送るか送らないかの判断なので、必ず明示すること。
# 未指定は direct 扱い (＝鍵を送らない側) で、従来の挙動と同じ。
#
# トップレベル `gateway.*` (この AAO 自身が gateway として動く設定) と
# 単語衝突を避けるため、worker 側は `aao_gateway` と prefix 付き。
#
# model はワーカーごとに明示。`default_model` は廃止された。
# roles: 用途別 (auto / fast / quality / title / reflection 等) のフィルタ。
# roles: 用途別 (auto / fast / quality / dictionary / document_question /
# title / reflection 等) のフィルタ。
# max_concurrency: 1ワーカーが同時実行するジョブ数 (A1スロット方式)。デフォルト1。
# >1 はオプトイン。注意: shutdown drain は粗く、fairness は低下し、
# LLM provider 側の rate limit は別途。browser を使うワーカーで >1 にする場合は
# セッション作成は mutex 済みだが本番投入前に dogfooding すること。
# vlm: true で画像入力に対応 (ReadImage は VLM ワーカーを優先)。
# capabilities はモデルが扱える種類。image はその会話に画像を渡せるかを指定。
# audio / video は対応情報の保存用（直接入力・委譲・動画ツールは未対応）。
# 古い vlm は capabilities.image として読み続ける。両方あると新しい指定を優先。
# 画像を扱えないワーカーの画像認識を、capabilities.image: true のワーカーへ回す。
# 空き枠のある候補を選び、1回きりの説明文を受け取る。画像自体は元の会話に載せない。
# offload:
# image: false
# audio: false
# video: false
workers:
- id: local-ollama
connection_type: direct
@@ -56,7 +94,55 @@ llm:
roles: [auto, fast, quality]
max_concurrency: 1
enabled: true
vlm: false
capabilities:
image: false
audio: false
video: false
streaming: true
# 例: Markdown の辞書モード専用ワーカー。短い回答の速度を優先する。
# dictionary が未設定または利用できない場合は、必要条件を満たす
# fast → title の順で自動的に代替する。辞書回答には endpoint、model、
# streaming 対応が必要（未指定の既存設定は許容、明示 false は不可。
# tool calling、tokenizer は不要）。
# - id: dictionary-fast
# connection_type: direct
# endpoint: http://localhost:11434/v1
# model: qwen3:8b
# roles: [dictionary]
# max_concurrency: 4
# enabled: true
# capabilities:
# streaming: true
# 例: Markdown の「文書について質問」専用ワーカー。
# streaming と tool_calling の両方に対応するモデルを割り当てる。
# context_window は 8192 以上にし、実際のモデル上限と一致させる。
# - id: document-question
# connection_type: direct
# endpoint: http://localhost:8080/v1
# model: document-chat-model
# roles: [document_question]
# max_concurrency: 2
# enabled: true
# capabilities:
# streaming: true
# tool_calling: true
# context_window: 32768
# tokenizer_endpoint: http://localhost:8080/tokenize
# # tokenizer_api_key: ${DOCUMENT_TOKENIZER_API_KEY}
#
# 上の例は `llama-server --port 8080 --alias document-chat-model ...` と対応する。
# document_question が未設定または利用できない場合は、以下の必要条件を
# すべて満たす quality → auto → fast の順で自動的に代替する。
# 互換ワーカーがない場合は、Settings と質問パネルに不足設定が表示される。
# tokenizer_endpoint は POST `{ "content": "...", "add_special": false }` を受け、
# `{ "tokens": [...] }` を返す llama.cpp server の API。Ollama の `/tokenize` ではない。
# 回答と異なる数え方を避けるため、回答モデルと同じ tokenizer/model を使う。
# HTTPS endpoint は常に利用できる。HTTP は loopback、または回答 worker の
# endpoint と同じ hostname なら利用でき、ポートは異なっていてもよい。
# 認証が必要な場合は tokenizer_api_key に専用キーを設定する。このキーだけが
# tokenizer へ送られ、未指定でも LLM 用 api_key は代用・転送されない。
# 例: 別 AAO Gateway 越しに共有 GPU プールを使う
# - id: team-gateway
@@ -68,6 +154,17 @@ llm:
# max_concurrency: 2
# enabled: true
# 例: 事業者が運用する外部の OpenAI 互換サービスを使う
# api_key は必須。生存確認 (/v1/models) と実行時の呼び出しの両方で送られる。
# - id: external-llm
# connection_type: external_api
# endpoint: https://api.example.com/v1
# api_key: ${EXTERNAL_LLM_API_KEY}
# model: <サービスが公開しているモデル名>
# roles: [quality]
# max_concurrency: 4
# enabled: true
# 例: タイトル生成用ワーカー (chat ジョブは受け付けない)。
# 注意: タスク作成時にタイトル用 LLM はもう呼ばれない (実行中にエージェントが
# Mission Brief の goal からタイトルを派生する)。このワーカーは
@@ -106,6 +203,14 @@ llm:
# llama-server (llama.cpp) 向け — llama-server はトップレベルの
# reasoning_effort を黙って無視するため、llama-server を使う場合は
# chat_template_kwargs を明示すること。
# reasoning_replay: 返ってきた思考を、会話に残る assistant 発話の `reasoning` 欄に
# 載せ直して以後の呼び出しにも見せる (既定 false)。
# 注意 1: 入にした直後の 1 回だけ、進行中の会話の prefix cache が落ちる。
# 注意 2: 思考が履歴に積み上がるので、呼び出しごとの入力量が増える。
# 欄名が `reasoning` なのは、vLLM v0.16〜v0.21 が入力側の
# `reasoning_content` を黙って捨てるため。
# false のワーカーが思考入りの会話を継続で拾ったときは、そのまま送る
# (剥がすと接頭辞が変わってキャッシュが落ちる)。
# - id: vllm-reasoning
# connection_type: direct
# endpoint: http://localhost:8000/v1
@@ -117,6 +222,45 @@ llm:
# reasoning_effort: max
# reasoning_efforts: [low, medium, high, max]
# reasoning_effort_mode: body
# reasoning_replay: false
# 例: backend_metrics — バックエンドの Prometheus /metrics の在りか (issue #1104)。
#
# ノードの速さ (prefill / decode) と prefix cache・KV cache の状態は、
# バックエンドの /metrics を 2 回読んで累積カウンターの差分から出す。
# 直結ワーカーは endpoint の隣 (<endpoint>/metrics) を既定で読むので、
# 通常この欄は要らない。書くのは次の 2 つの場合:
#
# 1. ゲートウェイ (connection_type: aao_gateway / proxy: true) 経由。
# ゲートウェイの /health は上流の /metrics を中継しないので、
# 実機の URL を node_id (ゲートウェイが名乗るデプロイ名) に紐づける。
# 2. 直結でも /metrics が既定の場所に無いとき。
#
# ここに書かなかったノードは未計測のまま表示される (0 とは区別される)。
#
# 資格情報の欄は無い。この URL へ Authorization を送ることは一切しない
# ——ワーカーの api_key はゲートウェイの認証面に向けて発行されたもので、
# 実機へ横流しすると上流のアクセスログに平文で残る。認証が必要な
# /metrics は対象外とし、到達制御はネットワーク側で行うこと。
#
# vLLM 側に必要な起動オプション:
# --enable-prefix-caching prefix cache のカウンターを出す
# --enable-prompt-tokens-details 1 コールごとの再利用トークン数を返す
# --enable-per-request-metrics 1 コールごとの TTFT / 生成時間 / 間隔を返す (任意)
# per-request metrics は高並行時に CPU を食う可能性があるので、必要なときだけ。
#
# - id: pool
# connection_type: aao_gateway
# endpoint: http://litellm:4000/v1
# model: qwen3-32b
# roles: [task]
# max_concurrency: 4
# enabled: true
# backend_metrics:
# - node_id: vllm-a
# url: http://10.0.0.5:8000/metrics
# - node_id: vllm-b
# url: http://10.0.0.6:8000/metrics
# Prometheus exporter (worker side). default で enabled。
# /metrics が bridge HTTP server (PORT, default 9876) に mount される。
@@ -133,6 +277,25 @@ llm:
# - localhost
# # - 0.0.0.0 # 全許可。前段で firewall を必ず使う運用前提
# ─── Markdown 文書質問チャット ───────────────────────────────
# 上の workers[] から document_question 専用ワーカーを優先する。
# 専用ワーカーが利用できなければ、全要件を満たす quality → auto → fast の順で
# 自動的に代替する。context_window は 8192 以上、output_tokens は 2048 以上が必要。
document_chat:
role: document_question
output_tokens: 2048
max_concurrent_per_user: 1
max_concurrent_total: 4
# ─── 辞書モード ──────────────────────────────────────────────
# Markdown プレビューで単語を選んだときの回答設定 (#998)。
# 単語の意味を出すだけの軽い用途なので、推論強度の既定は low。
# off にすると何も指定せず、接続先の既定に任せる。
# 実際に送られるのは、そのワーカーが reasoning_efforts で対応を宣言している
# 値だけ。宣言に無い値は送らない（受け付けない接続先で拒否されるため）。
dictionary:
reasoning_effort: low # off / low / medium / high など
# ─── AAO Gateway Server ──────────────────────────────────────
# この AAO 自身を OpenAI 互換 LLM Gateway として公開する設定。
# 有効化すると `/v1/chat/completions` などが同 process で立ち上がる。
@@ -207,6 +370,20 @@ storage:
# base64 で乗るので実ファイル目安は値 × 0.75。範囲 [1, 1000]
trash_retention_days: 30 # data/users/{userId}/trash/ の自動 sweep (起動時 + 24h 周期)
# 0 で sweep 毎に全削除
file_trash_retention_days: 30 # タスクのファイルのごみ箱を残す日数 (起動時 + 24h 周期)
# 画面から消したファイル/フォルダは物理削除せず
# 作業場の外のごみ箱へ退避し、ここで指定した日数を
# 過ぎたものだけを掃除が本当に消す。
# 0 以下で掃除しない (上の trash_retention_days とは
# 別の置き場・逆の意味なので注意)
llm_call_log_retention_days: 30 # LLM へ送った本文の記録 (logs/llm-calls-*.jsonl) を残す日数
# (起動時 + 24h 周期)。過ぎたファイルは丸ごと消える
# (途中で切らないので、記録が半分だけ読めない状態にならない)
# 0 以下で掃除しない = 期限なし
# system_agents_path: ./data/system/AGENTS.md # システム共通の指示 (設定 → システム共通の指示) の保存先
# data/system/ 配下のファイルのみ許可 (外・ディレクトリ・
# user_folder_root 配下を指すと警告して既定へフォールバック)
# 変更はサーバー再起動で反映
# ─── Execution ───────────────────────────────────────────────
# ジョブ全体の並列度・movement 上限・ジョブ retry。
@@ -216,6 +393,26 @@ retry:
max_attempts: 3 # ジョブ失敗時の最大再試行回数
backoff_seconds: [60, 300, 900] # 各 attempt 間の待機秒
# 利用者ごとの実行枠 (issue #1191 段 1)
# ワーカー 1 台ごとの上限 (外側) とは別に、1 人が同時に走らせられる本数を用途ごとに絞る。
# 数え方は「全体で」。ワーカーの台数が増えても 1 人の取り分は増えない。
# 数えるのは実行中のものだけで、待ち行列・回答待ち・サブタスク待ち・再試行待ちは数えない。
# 0 は「その枠では数えない」。agent と reflection はそれで無制限になる。
# dictionary だけは無制限にならず、この設定を入れる前の歯止めへ戻る
# ——辞書引きはワーカー 1 台あたり 2 本、資料への質問は document_chat の
# max_concurrent_per_user (既定 1)。3 つとも 0 にしたときも同じ戻り方をする。
# 認証を使っていない環境では、この枠そのものが効かない (持ち主が全員 local になるため)。
user_concurrency:
agent: # 人が起こしたタスク・定期実行・切り出し・サブタスク
user: 1
admin: 2
dictionary: # 辞書引きと資料への質問が共有する枠 (合算して数える)
user: 1
admin: 2
reflection: # 内省の実行
user: 1
admin: 2
# ASK (ユーザーへの質問) 制御
ask:
max_per_job: 2 # 1 Job あたりの ASK 上限
@@ -241,7 +438,8 @@ subtasks:
# ─── Context (LLM コンテキスト管理) ───────────────────────────
# context:
# limit_tokens: 128000 # 省略時は Ollama API で自動取得、それも失敗なら 128000
# limit_tokens: 128000 # 省略時は接続先へ自動で問い合わせる（Ollama /api/show → llama.cpp
# # /props → OpenAI 互換 /v1/models の max_model_len）。全部駄目なら 128000
# thresholds:
# - ratio: 0.7
# action: warn
@@ -255,10 +453,13 @@ subtasks:
# max_iterations: 200 # 1 movement 内の最大イテレーション
# max_revisits: 3 # 同一 movement の最大再訪問
# max_tool_loop_repeats: 5 # 全く同じツール呼び出し(名前+引数)を連続で繰り返した回数がこの値に達したらループとみなし強制中断 (2以上)
# max_job_minutes: 60 # 1 ジョブの実行時間ハードデッドライン (分)。これを超えたジョブは
# max_thinking_only_retries: 6 # 思考だけ(本文もツール呼び出しも無い)の応答が連続でこの回数に達したら中断 (1以上)。
# 思考が返っている＝バックエンドは健全なので、空応答(3回固定)とは別に数える
# max_job_minutes: 180 # 1 ジョブの実行時間ハードデッドライン (分)。これを超えたジョブは
# 強制 abort し、占有していた同時実行スロットを解放する (プロセス
# 再起動不要)。サブタスク待機に入るジョブは即座にスロットを返すため
# これに達するのは真のハングのみ。default 60。0 で無効
# これに達するのは真のハングのみ。**default 180**。0 で無効。
# 設定 → セーフティ からも変更できる
# prompt_guard_ratio: 0.8 # コンテキスト上限の何 % まで prompt を許容するか (0.5–0.95)
# history_summarization: # 古い turn を構造化要約に置換して粘る (Opencode 方式)
# enabled: true # default true
@@ -273,11 +474,18 @@ subtasks:
# # auto (既定) bwrap があれば sandbox、無ければ hardened-whitelist にフォールバック
# # always sandbox を強制。bwrap 不在なら起動失敗（本番推奨）
# # off bwrap を使わない（env スクラブは維持）。デバッグ用、非推奨
# # ⚠ 下の 2 行をこのまま外すと、bwrap の無いホストでは起動しない (#1235)。
# # auto の hardened フォールバックには外向き通信を遮断する仕組みが無いので、
# # 遮断を選んだまま (bash_allow_network: false) だと起動時に断られる。
# # bwrap を入れるか、bash_allow_network: true を明示するか、bash_sandbox: off にする。
# bash_sandbox: auto
# bash_allow_network: false # true: サンドボックスで host network を許可
# # (--unshare-net を外す)。pip/npm install/curl 等が
# # 可能になる。⚠ 隔離が弱まり情報漏えい/SSRF のリスク。
# # 既定 false (ネット遮断)。sandboxed 時のみ有効。
# # 表明ではなく生きたスイッチ。bwrap が無い間の
# # 逃げ道として true にしたら、bwrap を入れた時点で
# # false へ戻すこと（戻さないと通信が本当に開く）。
# ─── Search Filter (WebSearch の機密情報漏洩防止) ─────────────
# search_filter:
@@ -298,10 +506,53 @@ subtasks:
# # novnc = Browser タブのライブ表示 / InteractiveBrowse /
# # CAPTCHA 解決を有効化 (ホストに Xvfb/x11vnc/websockify 必須)。
# # 旧 'captcha_solve' は自動で display_mode に移行される (非推奨)。
# max_captcha_pages: 5 # CAPTCHA Pool の同時ページ上限 (display_mode: novnc 時のみ)
# max_captcha_pages: 5 # 人が解けるように残す CAPTCHA ページの上限 (display_mode: novnc 時のみ)。
# # 閉じられなかったページもこの枚数に数える。上限の 2 倍に達したら
# # ブラウザ検索を止めて SearXNG のみで応答する
# max_captcha_sessions: 3 # CAPTCHA を人が解く画面をスペースごとに持つときの同時枚数上限。
# # 1 枚につき Xvfb / x11vnc / websockify / Chromium の 4 プロセスが常駐する。
# # 上限に達したら最も古い画面を捨てる。閉じ損ねが居座って 2 倍に達したら
# # 新しい画面を作らず headless に落とす (max_captcha_pages とは別の歯止め)
# captcha_session_idle_ttl: 1800 # 画面を何秒アイドルしたら捨てるか。検索・閲覧のたびに延命される
# captcha_block_threshold: 3 # ブラウザ検索が CAPTCHA で全滅した連続回数。ここに達したら休止する
# captcha_block_cooldown_sec: 600 # 休止する秒数。検索が 1 回でも通れば即解除される
# captcha_engine_cooldown_sec: 1800 # 確認画面を出した検索先 1 つを、次の検索から何秒飛ばすか。
# # 上の 2 つ (全部塞がれたときの休止) とは別の歯止めで、
# # 検索先 1 つだけが塞がれている状態を止める。
# # 人が「解決した」を押すとそのワークスペースぶんは即座に戻る。0 で無効
# channel: chrome # 'chromium' (default) / 'chrome' / 'msedge'
# executable_path: /usr/bin/google-chrome # channel と排他
# ─── Tool packs (環境全体で群ごと止める) ─────────────────────
#
# ツールを「群」の単位で、この環境から丸ごと外す。書いた群のツールは
# エージェントに渡るツール一覧からも、ワークスペースの設定画面のツール一覧からも
# 消える。ワークスペース側で入れ直すことはできない (層の向きは環境が上)。
#
# **反映は再起動時のみ。** 走行中のジョブのツール一覧を入れ替えると、
# LLM 側のプロンプトキャッシュが全損する (遷移ごとに約 2 万トークンの再評価)。
# 設定を保存しただけでは何も変わらない。サーバーを再起動すること。
#
# 書ける名前 (2026-08-15 時点):
# x X (旧 Twitter) の検索・投稿取得 (XSearch / XUserPosts / XPostDetail /
# XTimeline / XFetchCardMedia)
# youtube YouTube の字幕取得・検索 (GetYouTubeTranscript / SearchYouTube)
# maps 地図の検索・経路・逆ジオコーディング (SearchPlaces / GetDirections / ReverseGeocode)
# amazon Amazon の商品検索と Keepa の価格 (SearchAmazon)
# speech 音声を文字にする (TranscribeAudio)
# speak 文章を音声にする (Speak)
# ms-learn Microsoft Learn の文書検索 (SearchMicrosoftLearn ほか 3 本)
# slide .pptx を組み立てる (SetTheme / AddSlide / BuildPptx / ResetSlides)
#
# 一覧に無い名前を書くと、起動時のログに ERROR で出る (何も止まらない)。
# 一覧に無い群 (Web / ブラウザ / Office / SSH など) は、ここでは止められない。
# 名前の定義は src/engine/tools/tool-pack-ledger.ts。
#
# tool_packs:
# disabled:
# - x
# - youtube
# ─── Tools (Web & Search / Media / External) ────────────────
# UI 上は 4 カテゴリに分かれて編集可能 (Web & Search / Browser Runtime /
# Media & Documents / External Services)。YAML は
@@ -314,22 +565,44 @@ tools:
# webfetch_allowed_hosts: # SSRF 例外 (private IP / .local 等を許可する場合)
# - my-internal-host.local
# ページの魚拓 (BrowseWeb が開いたページの画像を source/images/ に溜める)
# どれも中身の意味は見ない歯止め。0 にすると実質その歯止めで全部落ちる
# browse_image_max_per_page: 20 # 1 ページあたりに残す枚数 (default 20)
# browse_image_max_size_mb: 5 # 画像 1 枚あたりの容量上限 (default 5)
# browse_image_min_bytes: 1024 # これ未満のバイト数は落とす (default 1024)
# browse_image_min_dimension: 32 # 縦横どちらかがこれ未満の px なら落とす (default 32)
# Media & Documents
# vision_model: qwen2-vl:8b-instruct # ReadImage 用 VLM (provider と別エンドポイントなら vision_base_url)
# vision_base_url: http://localhost:11434/v1
# vision_timeout: 60
# vision_max_tokens: 1024
# ocr_model: glm-ocr # OCR 用モデル (vision_base_url の server に問い合わせる)
# office_excel_max_size_mb: 10 # ReadExcel 上限 (default 10)
# office_docx_max_size_mb: 10 # ReadDocx 上限
# modality_endpoints:
# image:
# model: qwen2-vl:8b-instruct
# base_url: http://localhost:11434/v1
# api_key: sk-xxxx # 認証が必要な場合のみ。画像対応ワーカーは自身のキーを優先
# timeout: 60
# max_tokens: 1024
# audio: {} # 音声モデルへの直接入力・委譲用の予約設定
# video: {} # 動画ツール用の予約設定
# ocr_model: glm-ocr # OCR用モデル（画像接続先へ問い合わせる）
# office_excel_max_size_mb: 10 # ReadExcel / SplitExcelSheets / 画面のセル保存の上限 (default 10)
# office_docx_max_size_mb: 10 # ReadDocx / SplitDocxSections 上限
# office_pdf_max_size_mb: 10 # ReadPdf 上限
# office_pptx_max_size_mb: 50 # ReadPPTX 上限
# office_pptx_max_uncompressed_mb: 200 # PPTX ZIP 展開後上限 (zip-bomb 検知)
# office_preview_max_size_mb: 50 # 画面の Excel プレビュー専用の上限 (default 50)。眺めるだけの経路なのでエージェント側とは別のつまみ
# office_pptx_max_uncompressed_mb: 200 # ZIP 展開後上限 (zip-bomb 検知)。OOXML を開く経路すべてで共有 (Read 系 3 種・分割 2 種・Edit 系 3 種・画面の Excel プレビュー / セル保存)
# office_max_entries: 10000 # ZIP 内の項目数上限 (zip-bomb 検知)。展開後上限と同じ経路で共有。申告件数と実際に並んでいる件数の両方に効く
# office_msg_max_size_mb: 25 # ReadMsg 上限 (default 25)
# speech_server_url: http://localhost:8000/v1
# speech_timeout: 300
# speech_language: ja
# 読み上げ (Speak)。文字起こしとは別の接続先を指定できる
# speak_server_url: http://localhost:8001/v1 # 未設定なら Speak は使えない
# speak_model: tts-1
# speak_voice: alloy # 使える名前はサーバーごとに違う（選択肢は持たない）
# speak_format: mp3 # mp3 / opus / aac / flac / wav / pcm はサーバー次第
# speak_timeout: 120
# speak_max_chars: 4096 # 超えたら断る（黙って切り詰めない）
# External Services
# x_cli_command: ["twitter"] # twitter-cli 実行コマンド
# x_timeout: 90
@@ -360,6 +633,18 @@ tools:
#
# server:
# port: 9876 # HTTP(S) 待ち受けポート (default 9876)。環境変数 PORT (.env 含む) が優先。反映には再起動が必要
# # 外から見えているアドレス。外部サービスとの接続 (OAuth) で使う折り返し先
# # (redirect_uri) を組み立てる、いちばん強い出どころ。画面に表示する値も
# # 実際に送る値もここから作られるので、両者が食い違うことはない。
# # OAuth で省略時は次の順に探す:
# # 1. auth のコールバック URL (auth.providers.*.callback_url) のアドレス部分
# # 2. 届いたリクエスト (X-Forwarded-Proto / X-Forwarded-Host、無ければ Host)
# # 3. http://localhost:{待ち受けポート}
# # リバースプロキシがこれらのヘッダを転送しない構成では、ここに明示すること。
# # パスは無視され scheme + ホスト + ポートだけを使う。
# # webhooks / chat の個別 public_base_url が空欄なら、この値をリンクに使う。
# # OAuth への反映は再起動不要。通知・チャット連携への反映は再起動後。
# public_base_url: "https://maestro.example.com"
# tls:
# enabled: true # フレッシュインストールのデフォルト; ブロック未記載=アップグレード時 false
# cert_file: null # PEM 証明書パス (任意); cert_file と key_file は両方設定するか両方省略
@@ -404,6 +689,10 @@ tools:
# base_url: "https://gitea.example.com"
# callback_url: "http://localhost:3000/auth/gitea/callback"
# # ローカルアカウント (email + password)。OAuth を立てずにパスワード保護したい時。
# # ここが未設定のまま新規インストールが loopback 以外で待ち受ける場合 (Docker 等) は、
# # 起動時に enabled: true が自動で書き込まれ、admin のパスワードが生成・出力される
# # (#1024)。パスワードは DB にハッシュで入り、ここには書かれない — bootstrap_admin は
# # 毎起動 DB へ再適用されるので、生成値を置くと変更が再起動で巻き戻るため。
# # 既存の no-auth デプロイに後付け可: 起動時に bootstrap_admin を id='local' で冪等 seed し、
# # no-auth 時代に 'local' 所有で溜まったデータをそのまま admin が引き継ぐ。
# local:
@@ -454,7 +743,7 @@ tools:
# ─── SSH (off by default) ────────────────────────────────────
# 有効化手順は docs/ssh.md / config.yaml.example のコメント (旧版) を参照。
# Operator runbook: docs/ssh.md
# Sample piece: pieces/ssh-ops.yaml
# Sample piece: pieces/ssh-console.yaml
#
# ssh:
# enabled: false
@@ -501,19 +790,24 @@ tools:
# 鍵をローテーションする場合: npm run vapid-rotate
# ── ワークスペース Webhook 通知 (Discord / Slack / Teams) ────────────────────
# Spec: issue #797. PR1 では Discord のみ実装（Slack/Teams は後続 PR）。
# Spec: issue #797（Discord / Slack / Teams いずれも実装済み）。
# 通知先 URL はワークスペースごとに設定 UI から登録し、DB に AES-256-GCM で
# 暗号化して保存する（config.yaml には書かない）。
# このブロックは 設定 → Webhook 通知 からも編集できる（反映には再起動が必要）。
# 数値は範囲外（0・負数・数値以外）だと起動時に既定値へ戻し、警告をログに出す。
# 0 に意味があるのは max_redirects と retry.max_attempts の 2 つだけ。
# webhooks:
# enabled: false # true で有効化。false のときは送信を no-op する
# timeout_ms: 10000 # 1 送信あたりの HTTP タイムアウト
# payload_max_bytes: 8192 # 送信 payload の上限（バイト）
# max_redirects: 5 # ssrfSafeFetch が辿るリダイレクト上限
# queue_concurrency: 8 # 送信キューの同時実行数
# timeout_ms: 10000 # 1 送信あたりの HTTP タイムアウト（1 以上）
# payload_max_bytes: 8192 # 送信 payload の上限（バイト・1 以上）
# max_redirects: 5 # ssrfSafeFetch が辿るリダイレクト上限（0 で追わない）
# queue_concurrency: 8 # 送信キューの同時実行数（1 以上）
# retry:
# max_attempts: 2 # 429 / 5xx / timeout 時の再試行回数（初回 + 2 = 最大 3 回送信）
# backoff_ms: 500 # 再試行のベース backoff（指数バックオフ + jitter）
# public_base_url: "https://maestro.example.com" # 通知本文のタスクリンクに使う絶対 URL（未設定は相対パス）
# max_attempts: 2 # 429 / 5xx / timeout 時の再試行回数（初回 + 2 = 最大 3 回送信。0 で再試行しない）
# backoff_ms: 500 # 再試行のベース backoff（指数バックオフ + jitter・1 以上）
# public_base_url: "https://maestro.example.com" # 通知本文のタスクリンクに使う絶対 URL
# # 空欄なら server.public_base_url を使う。
# # 両方未設定ならリンクを省く。反映には再起動が必要。
# ── A2A OAuth2 Authorization Server ──────────────────────────────────────────
# Requires auth to be active (consent screen uses req.user).