jaylfc/taOS

概要： taOSは、所有するハードウェア（古いノートPC、Raspberry Pi、ゲーミングPC、Androidスマートフォンなど）を、プライベートな分散型AIコンピューティングクラスターに変えるセルフホスト型AIエージェントプラットフォームです。エージェント、モデル、メモリ、ファイルを管理するための完全なWebベースのデスクトップ環境を提供し、すべて所有するマシン上で実行されます。クラウドサービスは完全にオプションです。

核心的な考え方： データ主権。エージェントの長期記憶、会話、ファイルは他人のサーバーではなく、自分のハードウェア上に保存されます（メモリシステムには£170のOrange Piで十分とされています）。オープンソース (AGPL-3.0) であり、エアギャップ環境でのインストールもサポートしています。

主な機能（READMEより）：

• WebデスクトップOS： ブラウザベースの環境で、ウィンドウマネージャー、ドック、ランチャー、43個のバンドルアプリ（チャット、メール、ファイルマネージャー、ターミナル、画像スタジオなど）を備えています。モバイル/タブレット向けのウィジェット優先レイアウトに適応し、PWAとしてインストール可能です。
• 分散コンピューティングクラスター： 多様なデバイスをワーカーとして接続します（Windows、macOS、Linux、Termux経由のAndroid）。ワーカーはワンタイムコードで安全にペアリングされ、不正アクセスを防ぎます。NVIDIA GPUやRockchip NPUを検出し、対応していない場合はCPUのみのワーカーにフォールバックします。
• フレームワークに依存しないエージェント： 17種類のエージェントフレームワーク（例：SmolAgents、LangChain、OpenClaw）を切り替えても、エージェントのメモリ、ファイル、APIキー、チャンネル接続（Telegram/Discord/Slack）を失うことはありません。プラットフォームがフレームワーク外でライフサイクルを管理します。
• taOSmdメモリシステム： 時間的ナレッジグラフ、ハイブリッドベクトル検索、追記型アーカイブを使用した、セルフホスト型でフレームワークに依存しないメモリシステムです。READMEによると、LongMemEval-Sベンチマークで97.0%のエンドツーエンド精度を達成し、完全にローカルハードウェア上で動作します。
• 大規模なカタログ： 109個のカタログアプリ、47個のMCPプラグイン、厳選されたローカルモデルカタログ（LLM、ビジョン、埋め込み、オーディオ、画像生成など120個のマニフェスト、NPUバリアントを含む）、さらに167k以上のHuggingFaceモデルの検索機能が含まれています。
• スキルとプラグイン： フレームワークに依存しないスキルレジストリ（例：memory_search、file_read、web_search）により、サポートされているすべてのフレームワーク間でスキルを変換できます。

現在のステータス： ベータ版ソフトウェア（2026-06-02時点）。コアバックエンド、API、メモリシステム、マルチフレームワークチャットは動作しますが、デスクトップGUIには未完成な部分があります。100以上のアプリやモデルのインストールマニフェストの多くは実際のハードウェアで未検証のため、インストールに失敗する可能性があります。不具合はGitHub issuesで報告してください。

ターゲットユーザー： AIスタックの完全な制御とプライバシーを重視し、Linux/macOS/Windowsでのインストールスクリプトの実行に慣れており、ベータ版ソフトウェアを試す意欲のある技術に精通した個人。