OpenSource-Hub
M

Maka

SHA-256
2.0k stars·AI 生产力·已提供 SHA-256 校验码,下载后可自行核对文件完整性

Maka 是一个本地优先的 AI 智能体工作空间,默认把所有会话和数据保存在本机,并用只追加日志记录每一次模型交互、工具调用和权限决定。它比云端 AI 助手更注重隐私和可审计性。

智能下载

下载 Download 版本

v0.1.11 · 246 MB

本地优先的 AI 智能体工作空间,所有运行记录都可追溯、可恢复。

核心功能

  • 本地优先:会话、设置、运行记录默认保存在你的电脑上,可选云 API、本地模型或兼容网关
  • 只追加运行日志:模型消息、工具调用、结果、终止事件全部记录,可审计可恢复
  • 多入口:桌面应用、终端 TUI、非交互 CLI、评测框架均基于同一 Runtime Host
  • 受控权限:文件写入、Shell 和危险工具调用都经过权限引擎,可设置看门狗和取消机制
  • 上下文优化:工具结果裁剪和 LLM 压缩改变后续推理输入,但不删除已记录的证据

避坑指南

  • 当前仅支持 macOS Apple Silicon(arm64),Windows 版本为未签名预览版,Intel Mac 和 Linux 暂不支持。Maka 不内置模型账号,必须自行配置模型连接。项目处于活跃开发期,数据格式和 CLI 命令可能变化。Windows 安装时若 SmartScreen 警告,必须校验 SHA-256 与官方发布的校验值一致后才可忽略警告。

适用场景

  • 需要本地数据隐私的开发者使用 AI 智能体辅助编码、审查项目、执行命令
  • 需要可审计 AI 行为的安全敏感岗位,记录每一次模型决策和工具操作

详细介绍

Maka 是 Apache 孵化器旗下的本地优先 AI 智能体工作空间,专为真实工作场景设计。它不止聊天,还能在受控权限下检查项目、执行工具、产出文件,并把所有模型消息、工具调用、工具结果和终止事件以只追加日志的形式记录下来。会话、界面、模型上下文和恢复都基于这条日志重建,让执行事实可恢复、可审计。相比云端托管的 AI 助手,Maka 默认数据完全留在本地,并且可以自由选择云 API、本地模型或兼容网关。它提供桌面应用(Electron + React)、终端 TUI、非交互 CLI 和评测框架四种使用入口。架构上将执行权威(Runtime Host)与实验语义(Eval)分离,保证可复现和安全。虽然仍处于活跃开发期,但已支持流式输出、工具 schema 校验、权限策略、看门狗、会话分支和上下文压缩。

标签

AI AgentLocal-firstLLMRuntime LogDeveloper Tools

快速上手

1

下载安装包

点击上方按钮下载对应系统的安装包

2

安装软件

打开下载的 dmg 文件,将应用拖入 Applications 文件夹

3

从 GitHub Releases 下载 macOS arm64 版 DMG 并打开

4

将 Maka 拖入 Applications 文件夹

5

用 brew install ripgrep 安装 Grep 工具依赖

安装指引
  1. 从 GitHub Releases 下载 macOS arm64 版 DMG 并打开
  2. 将 Maka 拖入 Applications 文件夹
  3. 用 brew install ripgrep 安装 Grep 工具依赖
文件完整性

已提供 SHA-256 校验码,下载后可自行核对文件完整性

该校验码提取自 GitHub 官方 Release 页面

SHA256 校验码

854e7db056e163dcb649db9c5d7164fd36bf596fc8d095d53f1e9798028a4af2

该校验码提取自 GitHub Release 页面,下载后请自行核对文件完整性

本平台所有 SHA-256 校验码均提取自项目在 GitHub 官方 Release 页面发布的文件,未做任何修改。你可以通过 GitHub Releases 页面自行验证。

运维指引

卸载说明

macOS:将 Maka.app 拖入废纸篓;如需彻底清除数据,可删除 ~/Library/Application Support/Maka 目录(具体路径以 Electron userData 为准)。Windows:在设置中卸载,并删除残留的 C:\Users\<用户>\AppData\Roaming\Maka 文件夹。

无额外依赖

下载后即可直接使用,无需安装其他运行环境

项目信息
开源协议Apache-2.0
最后更新2026-08-22T03:12:36Z
GitHub 仓库官方网站

相似推荐