Maka
SHA-256Maka はローカルファーストの AI エージェントワークスペースで、デフォルトですべてのセッションとデータをローカルマシンに保存し、追記専用(append-only)ログですべてのモデルとのやり取り、ツール呼び出し、権限の決定を記録します。クラウドベースの AI アシスタントよりもプライバシーと監査可能性を重視しています。
スマートダウンロード
Download 版をダウンロード
v0.1.11 · 246 MB
ローカルファーストの AI エージェントワークスペース。すべての実行記録は追跡・復元が可能です。
主な機能
- ローカルファースト:セッション、設定、実行記録はデフォルトでお使いのコンピュータに保存され、クラウド API、ローカルモデル、または互換ゲートウェイをオプションで利用可能
- 追記専用の実行ログ:モデルメッセージ、ツール呼び出し、結果、終了イベントをすべて記録し、監査・復元が可能
- マルチエントリー:デスクトップアプリ、ターミナル TUI、非対話型 CLI、評価フレームワークはすべて同一の Runtime Host をベースに構築
- 制御された権限:ファイル書き込み、Shell、危険なツール呼び出しはすべて権限エンジンを通過し、ウォッチドッグとキャンセル機構を設定可能
- コンテキスト最適化:ツール結果のトリミングと LLM 圧縮は後続の推論入力を変更するが、記録された証拠は削除しない
できないこと
- •現在は macOS Apple Silicon(arm64)のみをサポートしており、Windows 版は未署名のプレビュー版です。Intel Mac と Linux は現時点ではサポートされていません。Maka にはモデルアカウントが組み込まれていないため、モデル接続はご自身で設定する必要があります。プロジェクトは活発に開発中であり、データ形式や CLI コマンドは変更される可能性があります。Windows にインストールする際に SmartScreen の警告が表示された場合は、SHA-256 が公式に公開されたチェックサム値と一致することを確認してからでなければ、警告を無視してはいけません。
使用例
- ローカルデータのプライバシーを必要とする開発者が、AI エージェントを使用してコーディングを支援し、プロジェクトをレビューし、コマンドを実行
- 監査可能な AI の動作が求められるセキュリティに敏感な職務では、モデルの決定とツール操作のすべてを記録
Maka は Apache インキュベーター傘下のローカルファースト AI エージェントワークスペースで、実際の業務シナリオ向けに設計されています。チャットにとどまらず、制御された権限の下でプロジェクトの検査、ツールの実行、ファイルの生成を行い、すべてのモデルメッセージ、ツール呼び出し、ツール結果、終了イベントを追記専用ログの形式で記録します。セッション、インターフェース、モデルコンテキスト、復旧はすべてこのログに基づいて再構築され、実行の事実を復元可能かつ監査可能にします。クラウドでホストされる AI アシスタントと比較して、Maka はデフォルトでデータを完全にローカルに保持し、クラウド API、ローカルモデル、互換ゲートウェイを自由に選択できます。デスクトップアプリケーション(Electron + React)、ターミナル TUI、非対話型 CLI、評価フレームワークという4つの利用エントリーポイントを提供します。アーキテクチャ上は実行オーソリティ(Runtime Host)と実験セマンティクス(Eval)を分離し、再現性と安全性を保証しています。現在も活発な開発段階にありますが、ストリーミング出力、ツール schema 検証、権限ポリシー、ウォッチドッグ、セッションブランチ、コンテキスト圧縮をすでにサポートしています。
タグ
はじめ方
ソフトウェアをインストール
ダウンロードした dmg ファイルを開き、アプリを Applications にドラッグ
GitHub Releases から macOS arm64 版 DMG をダウンロードして開く
Maka を Applications フォルダにドラッグする
brew install ripgrep で Grep ツールの依存関係をインストールする
- GitHub Releases から macOS arm64 版 DMG をダウンロードして開く
- Maka を Applications フォルダにドラッグする
- brew install ripgrep で Grep ツールの依存関係をインストールする
SHA-256 チェックサム確認済み
GitHub 公式 Release ページから抽出されたチェックサム
SHA256 チェックサム
854e7db056e163dcb649db9c5d7164fd36bf596fc8d095d53f1e9798028a4af2このチェックサムは GitHub Release ページから抽出されたものです。ダウンロード後にファイルの整合性を確認してください。
本プラットフォーム上のすべての SHA-256 チェックサムは、プロジェクトの公式 GitHub Release ページから抽出されたもので、一切の改変はありません。GitHub Releases ページで独自に検証できます。
オープンソースの透明性
GitHub ソースを見るアンインストール情報
macOS:Maka.app をゴミ箱にドラッグします。データを完全に消去する必要がある場合は、~/Library/Application Support/Maka ディレクトリを削除できます(具体的なパスは Electron の userData に従ってください)。Windows:設定からアンインストールし、残存する C:\Users\<ユーザー>\AppData\Roaming\Maka フォルダーを削除します。
追加の依存関係なし
ダウンロード後すぐに使用可能。追加のランタイムは不要です。
問題が発生?以下のFAQを確認
5 FAQs
類似プロジェクト
ragflow
RAGFlowはオープンソースのRAGエンジンであり、深いドキュメント理解とAgentワークフローを組み合わせ、根拠のある正確な回答を提供します。LangChainのDIY方式と比較して、RAGFlowは視覚化された、すぐに使えるエンタープライズ級プラットフォームを提供し、テンプレート化されたチャンク分割により幻覚と設定コストを大幅に削減します。
unsloth
Unsloth は無料・オープンソースのローカル AI デスクトップアプリで、大規模言語モデルと拡散モデルの実行とトレーニングが可能です。ファインチューニング速度が 2 倍向上し、VRAM 使用量が 70% 削減されます。
ollama
ローカルで大規模言語モデル(LLM)をワンクリックで実行・管理するオープンソースツール。複数のプラットフォームと豊富なモデルに対応しています。