AIエージェントのワークスペース状態とエフェクト管理のためのプロトコル

reel は、AIエージェントのワークスペース状態とエフェクト管理のためのプロトコルです。その核心目標は、エージェントが推論中に外部システムに対して不可逆的な影響を与える問題を解決することです。エージェントが推論パスを放棄することを決定した場合、すでに発生した外部副作用は撤回できません。reel はトランザクション境界を定義することで、エージェントが破棄を決定した副作用がそもそも実行されないようにします。

プロトコルは6つのコンテンツアドレス型（Hash、Block、Ref、Delta、Capability、View）と3つの動詞（fork、commit、abort）、および3つの不変条件（到達可能性、破棄された不可逆エフェクトの沈黙、能力の縮小）を定義します。重要な設計は、Viewの保留中の副作用自体がコンテンツアドレスブロックであることです。commit はそのブロックをコミット済みログに移動して排出し、abort は参照を破棄してブロックを到達不能にし、回収します。不可逆エフェクトの送信から commit までの間にそれを実行するパスは存在しません。なぜなら、エフェクトを発火するために必要な能力は commit の排出プロセス内でのみ構築されるからです。abort はいかなる能力も構築しないため、破棄パスではエフェクトは実行できません。

reel は状態、副作用、能力を同じ種類のコンテンツアドレスブロックとして表現することで、ワークスペース全体にロールバック、監査、共有のための統合トランザクションカーネルを提供します。これにより、システムは各機能ごとにトランザクション性を個別に実装する必要がなく、単一のカーネルで複数の外部リソースにわたる作業ルーティングを管理できます。このアプローチは、Gray (1981) のトランザクションモデル、Wang & Zheng (2026) のスナップショット分離、Berenson et al. (1995) の直列化可能性、Miller, Yee & Shapiro (2003) の能力モデル、Garcia-Molina & Salem (1987) のSagaなど、既存の研究から借用しています。reel の貢献は、これらの概念を単一のコンテンツアドレス表現の下で構成したことです。

現在、reel は仕様書（spec/）を含み、6つの型、3つの動詞、3つの不変条件、エフェクトクラス、適合基準、アダプタインターフェースを定義しています。Rustカーネル（crates/）には、プロトコル型を提供するreel-spec（名前空間は永続的なコピーオンライトマップで、フォークは定数時間で共有）、コンテンツアドレスブロックと参照ストアのreel-store（メモリ内バックエンドとredbベースの永続バックエンド、およびコレクションのための到達可能性ウォーカーを備える）、封印されたエフェクトクラストレイトと線形発火能力を提供するreel-effects、そしてカーネルを実装するreel-core（フォーク（能力縮小を伴う定数時間コピーオンライト継承）とアボートが実装され、コミットは進行中）が含まれています。アダプタ（adapters/）とコマンドラインツール（reel-cli）は開発中です。このワークスペースは安定版Rustでビルドされ、カーネルの不変条件に対するプロパティベーステストを含むテストスイートに合格しています。

今後の計画には、commitの前提条件検証とバッファリングされたエフェクトの順序付き排出、プロセスを実行して保留中のエフェクトを表示しコミットまたは破棄できるドライランのコマンドラインツール、および交換可能なバックエンドを介してプロセスの送信エフェクトをキャプチャするエフェクトインターセプション層が含まれます。これにより、新しい統合に必要な作業は新しいサービスの分類だけになります。プロジェクトはプレリリース状態であり、仕様は確定していますが、カーネルは上記のパスに沿って構築中であり、インターフェースは変更される可能性があります。ライセンスはApache-2.0です。