— le serveur de commande —

VAILS

VDOM AI Learning System. Un seul binaire : REPL interactif, surfaces REST et WebSocket, orchestrateur de LLM, moteur Prolog et ontologique, solveur CP-SAT, agents autonomes — tous accessibles depuis le langage VVL.

— Genèse —

Les origines de VAILS

W.H.O.L.E. → V.A.I.L.S. — la genèse de VAILS
W.H.O.L.E. → V.A.I.L.S. · la genèse, dès 2006

Les origines de VAILS remontent à une réflexion engagée dès les années 1990 sur les réseaux neuronaux, le langage et les mécanismes de l'intelligence. Après avoir étudié les systèmes de génération de texte fondés sur des graphes sémantiques, Nicolas Korboulewsky développe en 2006 la technologie W.H.O.L.E. — Web Hyper Object Linking and Embedding — destinée à modéliser et apprendre les relations entre les concepts.

C'est sur cette base qu'est né V.A.I.L.S. — VDOM Artificial Intelligence Learning System —, une architecture associant apprentissage, dialogue et génération de contenu. Bien avant l'émergence des modèles de type Transformer, VAILS reposait déjà sur une intuition : l'intelligence naît de la complexité croissante des relations entre les connaissances, et de leur capacité à s'auto-organiser.

Aujourd'hui encore, on réinvente la roue à chaque projet IA — faute de serveur d'intelligence artificielle, là où le moindre projet dispose, lui, d'un serveur de base de données. Et faute d'un langage capable de manipuler nativement des concepts sémantiques en prise directe avec le symbolique. C'est précisément ce que fait VVL.

C'est grâce à ce nouveau type de serveur que l'on peut enfin passer à la véritable création d'applications IA natives.

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— Architecture —

Sept sous-systèmes, un seul toit

Le serveur VAILS unifie sous une même mémoire les couches qu'on dispersait autrefois entre microservices, scripts et notebooks : core, distributed, knowledge, compute, agents, vapp et voice. On s'y exécute en REPL, en script .vvl, en daemon, en REST ou en WebSocket — selon la surface choisie.

REPL interactif

VVL · Prolog · trace · log

Lis-évalue-imprime sur deux langages. Trace pas-à-pas, basculement avec :vvl / :prolog.

API REST

:rest · :gateway ngrok

Tout endpoint VVL devient HTTP. :gateway on ouvre un tunnel public pour démos et webhooks.

Orchestrateur LLM

cache sémantique · 20 opérateurs

Connecté aux providers (OpenAI, Anthropic, local). Cache mémoïsé order-insensitive, retry avec ~>.

Moteur Prolog

faits · règles · 6 modes query

Première classe. obj-assert projette toute instance VVL en faits. Triangle LLM ↔ OO ↔ Prolog.

Système ontologique

define · rule · in-world

37 builtins. Schémas typés, règles à priorités, infer-fixpoint, mondes éphémères avec restauration auto.

Solveur CP-SAT & planning

OR-Tools · optimize · planning

Sous-ensemble VVL compilé vers OR-Tools. 12 formes du corps, 3 types de décisions, why-infeasible diagnostiqué ; DSL planning:* (tâches, ressources, horizon, géo).

Agents autonomes

@ · [agent] · [architect]

Trois niveaux d'autonomie : lambda générée @, boucle ReAct [agent], orchestration multi-agents [architect] — ~99% de code généré syntaxiquement valide.

Automatisations serveur

PDF · Office · vision · web · email · MCP

Modules optionnels : PDF/Factur-X signé, Office COM, OCR & vision, Selenium, Gmail/Calendar, MCP & connecteurs plugins, clients ProSuite/Tekitisy/VDOM.

VScript & plugins signés

embarqué · Ed25519

Langage embarqué sandboxé (VBScript modernisé, Tier 1/3) appelable via [vscript "..."] ; extensions externes signées Ed25519 avec chaîne de confiance.

— Référence rapide —

Commandes du REPL

:q # quitter la session
:h # aide générale
:t # active le mode trace pas-à-pas
:vvl # bascule sur le langage VVL
:prolog # bascule sur le moteur Prolog
:rest # démarre l'API REST
:ai-driven # ouvre une session pilotée IA
:genius <question> # interroge la doc VVL
:agent <task> # génère du code pour une tâche
:gateway on # expose le serveur via ngrok
:log on # moniteur temps réel TUI multi-onglets
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