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解決する課題

Apache Makaは、AIエージェントの実行、追跡、ベンチマークを行うために設計された高性能なエージェントワークスペースです。モデルのメッセージやツール呼び出しから権限の決定に至るまで、すべての動作が不変で追記専用のログに記録されることを保証することで、信頼性が高く再現可能なエージェントワークフローのニーズに応えます。これにより、ユーザーはエージェントの動作を監査し、クラッシュから復旧し、一貫したパフォーマンス評価を行うことができます。

仕組み

その核心において、Makaはエージェントセッションのライフサイクルを管理するランタイムホストとして機能します。Desktop (Electron)、TUI、CLI環境全体で統一されたインターフェースを提供します。システムは「RuntimeEvent」ログを唯一の信頼できる情報源として使用し、UIとエージェントロジックはこのログの投影となります。ユーザーは自身のモデル（APIまたはローカルプロバイダー経由）を接続し、システムがツール実行、ファイルシステム操作、サンドボックス境界を処理します。また、実験を実行し、標準化された検証ツールを使用してエージェントのパフォーマンスを比較するための評価フレームワークも含まれています。

対象ユーザー

このプロジェクトは、透明で監査可能かつローカルファーストな環境を必要とする、AIエージェントを構築またはテストする開発者や研究者を対象としています。データと資格情報を厳密に管理しながら、異なるモデルやタスク間でエージェントのパフォーマンスをベンチマークする必要があるユーザーにとって特に有用です。

ハイライト

• 不変のログ記録： すべてのエージェントアクションは、完全な監査可能性とクラッシュ復旧のために、追記専用のRuntimeEventログに保存されます。
• 統一されたランタイム： 単一の実行権限がDesktop、TUI、CLIインターフェースを駆動します。
• ローカルファーストのセキュリティ： 資格情報とワークスペースデータはユーザーのローカルマシンに残り、機密キーはOSで保護された保管庫に保存されます。
• ベンチマーク対応： 公式の検証ツールを使用してエージェントの成功率とコストを測定するための評価フレームワークが組み込まれています。