環境変数リファレンス
ARI は約 90 の環境変数を参照します。ここではそれらを一覧で確認できるよう まとめています。ほとんどは適切なデフォルト値を持っていますが、Required? 列は 新規チェックアウト状態では動作しないものを示しています。
docs/reference/configuration.md は同じ内容をチュートリアル形式で説明しています。 このページはアルファベット順の逆引きリファレンスです。
v0.5.0 でグローバルの
$HOME/.ari/ディレクトリが削除されました。 このリファレンスで「必須設定」と記載している箇所については、レガシーの フォールバックがDeprecationWarningを出力し、v1.0 で削除されます。
コア (ARI_*)
チェックポイント + パス
| 変数 | 用途 | デフォルト | Required? |
|---|---|---|---|
ARI_CHECKPOINT_DIR | アクティブなチェックポイントルート | (なし — 必須設定) | ✓ |
ARI_WORKSPACE | 新規実行の親ディレクトリ（orchestrator スキルが使用） | (なし) | ✓ (ari-skill-orchestrator 用) |
ARI_WORK_DIR | ノードごとの作業ディレクトリルート（ari-skill-coding） | /tmp/ari_work | – |
ARI_LOG_DIR | アプリケーションログディレクトリ | $ARI_CHECKPOINT_DIR | – |
ARI_ROOT | ARI ソースツールルート（テストで使用） | (自動検出) | – |
ARI_SOURCE_FILE | 入力 experiment.md パスの上書き | (なし) | – |
LLM モデル選択
| 変数 | 用途 | デフォルト |
|---|---|---|
ARI_LLM_MODEL | デフォルト LiteLLM モデル ID | (なし) |
ARI_LLM_API_BASE | LiteLLM API ベース上書き | LiteLLM デフォルト |
ARI_MODEL | スキル横断フォールバックモデル ID | (ARI_LLM_MODEL にフォールスルー) |
ARI_MODEL_EVAL | LLM 評価器のモデル | ARI_MODEL にフォールスルー |
ARI_MODEL_JUDGE | BFTS ジャッジのモデル | ARI_MODEL にフォールスルー |
ARI_MODEL_LINEAGE | 停滞 / lineage 決定のモデル (v0.7.0) | ARI_MODEL にフォールスルー |
ARI_MODEL_ROOT_SELECT | シードアイデアを選ぶモデル | ARI_MODEL にフォールスルー |
ARI_MODEL_IDEA | generate_ideas のモデル | ARI_MODEL にフォールスルー |
ARI_MODEL_REPLICATE | レプリケータ高レベル推論のモデル (v0.7.0) | ARI_MODEL にフォールスルー |
ARI_MODEL_REPLICATOR | ari-skill-paper-re.build_reproduce_sh が使用するモデル | フォールスルー |
ARI_MODEL_RUBRIC_GEN | ari-skill-replicate.generate_rubric のモデル | フォールスルー |
ARI_MODEL_RUBRIC_AUDIT | ari-skill-replicate.audit_rubric のモデル | フォールスルー |
LLM_MODEL | スキル横断フォールバック（ari-skill-transform、ari-skill-plot が使用） | (なし) |
LLM_API_BASE | LLM_MODEL 用 API ベース | (なし) |
Idea スキル — VirSci-live
generate_ideas のオプトイン vendor ラップ経路。デフォルト無効では現在の動作 （軽量な再実装ディスカッションループ）を維持します。有効にすると generate_ideas は ライブの Semantic Scholar スナップショット上で VirSci の本物のマルチエージェント機構を 実行します。依存欠落 / 任意のランタイムエラー時は再実装ループにデグレードします。 ディスカッション LLM は ARI_MODEL_IDEA に従います。
| 変数 | 用途 | デフォルト |
|---|---|---|
ARI_IDEA_VIRSCI_REAL | 本物の vendor ラップ経路の切り替え（1/true）。未設定 ⇒ 現在の再実装動作 | (未設定 / 無効) |
ARI_IDEA_VIRSCI_K | ディスカッションのターン数（vendor group_max_discuss_iteration） | 7 |
ARI_IDEA_VIRSCI_TEAM_SIZE | チームメンバー数の上限（vendor max_teammember） | 3 |
ARI_IDEA_VIRSCI_N_AUTHORS | select_coauthors の著者プールサイズ | 16 |
ARI_IDEA_VIRSCI_N_PAPERS | SPECTER2 検索コーパスサイズ | 800 |
ARI_IDEA_VIRSCI_MAX_TEAMS | generate_idea に通すチーム数の上限 | =n_ideas |
ARI_IDEA_VIRSCI_SPECTER2_MODEL | ローカルのクエリ埋め込みモデル | allenai/specter2_base |
BFTS 探索
| 変数 | 用途 | デフォルト |
|---|---|---|
ARI_MAX_NODES | BFTS ノードの上限 | (workflow 制御) |
ARI_MAX_DEPTH | ツリー深さの上限 | (workflow 制御) |
ARI_MAX_REACT | ノードごとの ReAct 反復上限 | (workflow 制御) |
ARI_PARALLEL | 並行ノード実行数 | 1 |
ARI_TIMEOUT_NODE | ノードごとのウォールタイム上限（秒） | (なし) |
ARI_BFTS_ALLOW_WEB | オプトイン：BFTS ノードエージェントに探索中の web-skill（web_search / fetch_url / arXiv / Semantic Scholar）を公開。デフォルト無効では探索ループの再現性（P5）を維持；有効にすると ARI は非再現トラジェクトリのマーカ（bfts_web_provenance.json）を記録します。idea-skill の survey は、これとは無関係に常に範囲限定の文献検索を行います。1/true/yes/on で有効化 | false |
ARI_RECURSION_DEPTH | ネストされた ARI 実行の現在深さ（自動設定） | (自動) |
ARI_MAX_RECURSION_DEPTH | orchestrator 再帰の上限 | 3 |
ARI_PARENT_RUN_ID | 再帰時の親 run ID（自動設定） | (自動) |
ARI_DISABLED_TOOLS_FOR_CHILD | 子実行で削減するツールセット | (なし) |
ARI_REACT_MEMORY_SEARCH_LIMIT | search_memory の top_k 上限 | (スキルデフォルト) |
バックエンド + エグゼキュータ
| 変数 | 用途 |
|---|---|
ARI_BACKEND | エージェントランタイムのバックエンドセレクタ |
ARI_EXECUTOR | エグゼキュータバックエンド（sync / async） |
ARI_CONTAINER_IMAGE | サンドボックス実行用 SIF / OCI イメージ |
ARI_CONTAINER_MODE | exec / shell（singularity 呼び出しスタイル） |
ARI_CONTAINERS_DIR | コンテナイメージキャッシュルート |
ARI_MAX_CHILD_PROCS | コーディングサンドボックス内の RLIMIT_NPROC 上限（デフォルト 1024） |
ARI_LOG_LEVEL | Python logging レベル（INFO / DEBUG / ...） |
メモリバックエンド
| 変数 | 用途 |
|---|---|
ARI_MEMORY_BACKEND | letta（デフォルト）または in_memory（Letta 不要；ローカルスモークテスト用の一時 RAM バックエンド） |
ARI_MEMORY_AUTO_RESTORE | resume 時に memory_backup.jsonl.gz から自動復元 |
ARI_MEMORY_ACCESS_LOG | memory_access.jsonl へのパス |
ARI_MEMORY_CONSOLIDATE | 型付きメモリの統合 + 論文クレーム向けのアーティファクト裏付け済み verified_context.json。デフォルト有効；0/false/no/off で無効化 |
ARI_CURRENT_NODE_ID | エージェントループが設定；スキルは読み取るのみで設定しない |
ARI_LETTA_VENV | バンドル済み Letta サーバの仮想環境パス |
査読ルーブリック + 論文査読
| 変数 | 用途 |
|---|---|
ARI_RUBRIC | アクティブにする reviewer_rubrics/<id>.yaml を選択 |
ARI_RUBRIC_DIR | ルーブリックディレクトリの上書き |
ARI_STRICT_DYNAMIC | ari-skill-paper の dynamic 軸生成を強制 |
ARI_NUM_REFLECTIONS | review_compiled_paper のリフレクションラウンド数 |
ARI_NUM_REVIEWS_ENSEMBLE | ルーブリック査読のアンサンブルサイズ |
ARI_JUDGE_N_RUNS | grade_with_simplejudge の SimpleJudge 再実行数 |
クレーム–エビデンスゲート
| 変数 | 用途 | デフォルト |
|---|---|---|
ARI_CLAIM_GATE_MODE | クレーム–エビデンス / 指標正当性ゲートの評価スイッチ。off は決してブロックしない；warn はエラー / 警告を報告するが finalize をブロックしない；strict はブロッキングエラーがある場合に最終ゲートをブロック | warn（off / warn / strict） |
ARI_COMPARISON_SCOPE | クロス環境比較を透明性警告として扱うか（any）、ブロッキングエラーとして扱うか（same_environment、単一アーキテクチャ最適化研究向け）を制御 | any（any / same_environment） |
ルーブリック自動生成 (v0.7.0)
| 変数 | 用途 |
|---|---|
ARI_RUBRIC_GEN_TARGET_LEAVES | generate_rubric の目標葉数 |
ARI_RUBRIC_GEN_TEMPERATURE | LLM temperature 上書き |
ARI_RUBRIC_GEN_TWO_STAGE | 二段階スケルトン + サブツリー合成を使用 |
ARI_PAPERBENCH_RUBRIC_DIR | venue 条件付き PaperBench ルーブリックテンプレートの検索ルート上書き（未リリース — docs/reference/rubric_schema.md#venue-conditioned-templates 参照） |
PaperBench 再現性 (v0.7.0)
| 変数 | 用途 | デフォルト |
|---|---|---|
ARI_PAPERBENCH_PATH | バンドル済み vendor/paperbench/ パスの上書き | vendor/paperbench/ |
ARI_REPLICATOR_TIME_LIMIT_SEC | run_reproduce のウォールタイム上限 | 43200（12 時間） |
ARI_REPLICATOR_ITERATIVE | 反復型レプリケータエージェントを使用 | – |
ARI_REPLICATOR_MAX_STEPS | 反復型が有効なときの反復上限 | – |
Orchestrator スキル
| 変数 | 用途 | デフォルト |
|---|---|---|
ARI_ORCHESTRATOR_PORT | MCP サーバポート | 9890 |
ARI_ORCHESTRATOR_LOGS | ログディレクトリ | $ARI_WORKSPACE/orchestrator_logs |
ARI_ORCHESTRATOR_DRY_RUN | 実際の ari run をスキップ（スモークテスト用） | – |
ARI_ORCHESTRATOR_SSE_ONESHOT | ワンショット SSE レスポンスモード | – |
ARI_ORCHESTRATOR_SSE_TIMEOUT | SSE タイムアウト（秒） | – |
Transform スキル
| 変数 | 用途 |
|---|---|
ARI_TRANSFORM_MEMORY_MAX_CHARS | 呼び出しごとの合計メモリ予算 |
ARI_TRANSFORM_MEMORY_MAX_ENTRIES | 呼び出しごとのエントリ上限 |
Web / 検索スキル
| 変数 | 用途 |
|---|---|
ARI_RETRIEVAL_BACKEND | semantic_scholar / arxiv / alphaxiv |
公開 + レジストリ + clone
| 変数 | 用途 |
|---|---|
ARI_PUBLISH_DRYRUN | --dry-run を強制（CI 安全用、v0.7.0） |
ARI_PUBLISH_SETTINGS | 公開設定 JSON へのパス |
ARI_REGISTRY_DATA | ari registry serve 用の sqlite + artifact ルート（必須設定） |
ARI_REGISTRY_TOKEN | ari clone ari://... および ari ear publish --backend ari-registry 用 bearer token |
ARI_REGISTRY_URL | レジストリエンドポイントの上書き |
ARI_REGISTRY_NAME | 複数登録時のデフォルトレジストリ名 |
ARI_REGISTRIES_FILE | registries.yaml の場所を上書き（未指定時はアクティブなチェックポイント配下を参照） |
ARI_LOCAL_TARBALL_OUT | local-tarball 公開バックエンドの出力パス |
ARI_GH_REPO | gh バックエンド向けの GitHub リポジトリ |
ARI_GH_MODE | gh バックエンドの release / repo モード |
ARI_CLONE_HTTP_TIMEOUT | ari clone の HTTP タイムアウト |
SLURM デフォルト
| 変数 | 用途 |
|---|---|
ARI_SLURM_PARTITION | デフォルトパーティション |
ARI_SLURM_CPUS | デフォルト --cpus-per-task |
ARI_SLURM_GPUS | デフォルト --gres=gpu:N |
ARI_SLURM_MEM_GB | デフォルトメモリリクエスト |
ARI_SLURM_WALLTIME | デフォルト --time |
ARI_SLURM_ALLOW_NO_GRES | 1 ⇒ クラスタに GPU 用 GRES が設定されていない場合、--gres / --gpus-* フラグを黙って削除（レガシー v0.7.2 の動作）。デフォルト（未設定）⇒ GPU リクエストが黙って CPU で実行されないよう、対処可能なメッセージ付きで RuntimeError を発生。 |
PaperBench 再現フェーズ（Stage 2）
| 変数 | 用途 |
|---|---|
ARI_PHASE1_SANDBOX | auto / local / docker / apptainer / singularity / slurm。server.run_reproduce および bridge.reproduce_submission が使用するサンドボックスランナーを強制。 |
ARI_PHASE1_DOCKER_IMAGE | sandbox_kind=docker で明示的な container_image が指定されていない場合のデフォルト docker イメージ。デフォルトは ubuntu:24.04。 |
ARI_PHASE1_APPTAINER_IMAGE | sandbox_kind=apptainer/singularity で明示的な container_image が指定されていない場合のデフォルト SIF / docker URI。 |
ARI_PHASE1_SINGULARITY_IMAGE | ARI_PHASE1_APPTAINER_IMAGE のレガシーエイリアス。 |
ARI_PHASE1_ALLOW_FALLBACK | 1 ⇒ 要求されたサンドボックスツール（docker デーモン / apptainer / sbatch / パーティション）が欠落している場合、警告のみでホストローカル実行にフォールバック（レガシー v0.7.2 の動作）。デフォルト（未設定）⇒ ユーザの隔離意図が黙って迂回されないよう RuntimeError を発生。 |
ARI_PAPERBENCH_PATH | vendor 化された PaperBench ソースツリーのパス上書き（デフォルト: ari-skill-paper-re/vendor/paperbench/project/paperbench）。 |
ARI_REPLICATOR_TIME_LIMIT_SEC | 呼び出し元が 0 を渡したときのデフォルト Stage 1 エージェントロールアウト時間予算。 |
ARI_REPLICATOR_ITERATIVE | 1 ⇒ Stage 1 ロールアウトのデフォルトを IterativeAgent バリアントに変更。 |
ARI_REPLICATOR_MAX_STEPS | デフォルト Stage 1 ステップ上限。 |
ARI_AGENT_ENV_PATH | bridge.rollout_submission が agent_env_path 引数未指定時に自動ロードする vendor スタイルの agent.env ファイル（1行1 KEY=VALUE）のデフォルトパス。これも空の場合は ~/.ari/agent.env にフォールバック。この vendored な PaperBench-replicate の認証情報探索（ari-skill-paper-re/src/_paperbench_bridge.py）は、v0.5.0 で削除された ARI 独自の $HOME/.ari/ 実行ストレージとは別物であり、フォールバックは現在も有効です。Stage 1 エージェントへ論文固有の認証情報（例: HF_TOKEN）を渡すために使用。 |
HF_TOKEN | Hugging Face Hub トークン。呼び出しプロセスに設定されている場合、bridge.rollout_submission がエージェントの環境に自動で転送（vendor nano/eval.py:172-179 の well-known-credential パターン）。Stage 1 ロールアウトで huggingface-cli login を呼び出す PaperBench 論文では必須。 |
ARI_JUDGE_N_RUNS | ウィザード / 呼び出し元が 0 を渡したときの SimpleJudge 呼び出しのデフォルト n_runs。PaperBench 論文 §4.1 のシングルパスデフォルトは 1。 |
ARI_MODEL_JUDGE | デフォルトジャッジモデル ID（LiteLLM ルーティング）。 |
ARI_MODEL_REPLICATOR | デフォルト Stage 1 ロールアウトモデル ID。 |
SLURM (SLURM_*)
| 変数 | 用途 |
|---|---|
SLURM_MODE | local（デフォルト）/ ssh |
SLURM_SSH_HOST | リモート SLURM モード用 SSH ホスト |
SLURM_SSH_USER | SSH ユーザ（デフォルトは現在のユーザ） |
SLURM_SSH_PORT | SSH ポート（デフォルト 22） |
SLURM_SSH_KEY | 秘密鍵パス |
SLURM_SSH_PASSWORD | 任意のパスワード（鍵方式を推奨） |
SLURM_DEFAULT_PARTITION | ARI が起動するサブジョブのデフォルトパーティション |
SLURM_PARTITION | ジョブごとのパーティション上書き |
SLURM_VALID_PARTITIONS | カンマ区切りの許可リスト |
SLURM_LOG_DIR | *.out / *.err の書き込み先 |
SLURM_CLUSTER_NAME | ダッシュボードに表示される名前 |
SLURM_JOB_ID / SLURM_JOB_NODELIST / SLURM_JOB_PARTITION | ARI がジョブ内で実行される場合に SLURM が設定 |
Letta (LETTA_*)
| 変数 | 用途 |
|---|---|
LETTA_BASE_URL | Letta API ベース（デフォルト http://127.0.0.1:8283） |
LETTA_API_KEY | Letta が認証を要求する場合の API キー |
LETTA_EMBEDDING_CONFIG | 埋め込み設定 JSON へのパス（必須） |
Ollama / OpenAI (OLLAMA_* / OPENAI_*)
| 変数 | 用途 |
|---|---|
OLLAMA_HOST | Ollama リッスンアドレス（デフォルト 127.0.0.1:11434） |
OLLAMA_BASE_URL | LiteLLM 側ベース URL |
OPENAI_API_KEY | OpenAI / OpenAI 互換 API キー |
VLM
| 変数 | 用途 | デフォルト |
|---|---|---|
VLM_MODEL | 図 / 表の査読用ビジョン LLM | openai/gpt-4o |
関連ドキュメント
docs/reference/configuration.md— 同じ環境変数をユースケース別にまとめたナラティブガイド。ari-core/ari/config.py—ARI_*グループのほとんどを扱う Pydantic 設定モデル。- 各スキルの
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