vellum-assistant

Vellum Assistant é um assistente pessoal de IA open-source projetado para ser configurado rapidamente e executado continuamente. Sua principal proposta é um sistema de memória em camadas: oito tipos (episódica, semântica, procedural, emocional, prospectiva, comportamental, narrativa, compartilhada), cada um com sua própria janela de obsolescência, recuperação híbrida densa e esparsa, e isolamento por usuário e por canal. Itens estruturados, como identidade, preferências, projetos e eventos, são extraídos de conversas com atribuição de fonte e deduplicação, e os embeddings são executados localmente por padrão. O comportamento é definido em um arquivo SOUL.md; durante a integração, o assistente observa o estilo de comunicação e escreve seus próprios arquivos de personalidade, mantém um diário de reflexões por usuário e usa NOW.md como um bloco de rascunho para o foco atual. Um loop de proatividade relê as notas a cada hora, procura itens pendentes ou com prazo e envia mensagens ao usuário no canal apropriado, sem interromper conversas ativas. A segurança é construída em torno da identidade do ator (guardião, confiável, desconhecido), resolvida uma vez e aplicada em todos os lugares, com atores desconhecidos incapazes de ler memória, acionar ferramentas ou escalar. As credenciais residem em um processo separado e não são expostas ao modelo, e as chamadas de ferramentas são executadas em um sandbox com postura de negação por padrão. O uso do computador é controlado por permissão: o assistente trabalha em seu próprio sandbox e, com aprovação, pode ler e editar arquivos, executar comandos e dirigir um navegador, com concessões válidas por uma vez, dez minutos ou sempre. Os canais incluem macOS, Windows, iOS, Web, Voz, E-mail, Telegram, Slack e Twilio, compartilhando um assistente e uma memória. As integrações OAuth cobrem Slack, Notion, Google, HubSpot, Linear, Discord, Twitter, Telegram e Twilio. As habilidades são plugins definidos por SKILL.md e TOOLS.json que adicionam ferramentas e seções de prompt em tempo de execução, instaláveis a partir de um catálogo, agrupados ou colocados no espaço de trabalho. A implantação pode ser gerenciada na Plataforma Vellum ou auto-hospedada a partir do mesmo código-fonte. Uma CLI (instalada via bun, ou a partir do código-fonte com setup.sh) oferece comandos como hatch, wake, sleep, client, ps, terminal e upgrade. Os provedores de modelo incluem Anthropic, OpenAI, Google Gemini, Fireworks, OpenRouter, MiniMax, Atlas Cloud e qualquer endpoint compatível com OpenAI, com modelos locais via Ollama. O projeto é licenciado sob MIT e inclui documentação sobre arquitetura, segurança, recursos, API e fluxo de trabalho de desenvolvimento.