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何を解決するか

Osaurus は macOS 向けのローカル AI ハーネスで、ユーザーが自分の AI アイデンティティ、メモリ、ツールを所有できるようにします。モデルの「周囲の層」——エージェント、メモリ、アイデンティティ——を完全にユーザーのマシン上に保持することで、クラウドサーバーに個人的なコンテキストやデータがロックインされるのを防ぎます。同時に、ローカルまたはクラウドベースの LLM に柔軟に接続できます。

動作方法

Apple Silicon 向けにネイティブに Swift で構築された Osaurus は、ユーザーとさまざまな AI モデルの仲介者として機能します。専用のエージェント群を管理し、それぞれに独自のプロンプトとメモリを持たせます。これらのエージェントは、システムの安全性を確保するために、隔離された Linux VM サンドボックス（または古いバージョンでは macOS Seatbelt サンドボックス）でコードを実行できます。コンテキストウィンドウの肥大化を防ぐために、3層構造のメモリシステム（アイデンティティ、ピン留めされた事実、セッションエピソード）を使用します。プライバシー保護のため、クラウドプロバイダーにデータを送信する前に、オンデバイス分類器で機密性の高い PII をスクリーブ（除去）します。

対象ユーザー

コード実行、ウェブブラウジング、ローカルファイルやアプリとの統合が可能な、プライバシーを重視したオフライン対応 AI アシスタントシステムを求める Mac ユーザー。

特徴

• ローカル優先アーキテクチャ：MLX を通じたローカルモデルでの完全オフライン動作、またはクラウド接続のオプションあり。
• セキュアなサンドボックス：Apple のコンテナ化フレームワークで駆動される隔離された Linux VM でのコード実行。
• エージェント機能：サブエージェント、ToDo リスト付きの自律ループ、および委任を可能にする組み込みオーケストレーターをサポート。
• プライバシーフィルター：クラウドモデルリクエスト用に、オンデバイスでの PII 検出とマスキング。
• MCP 統合：MCP サーバーおよびクライアントの両方として動作し、リモートプロバイダーからのツールを統合。
• 暗号化されたアイデンティティ：secp256k1 アドレスを使用したエージェント間のエンドツーエンド暗号化通信。
• ネイティブパフォーマンス：Apple Silicon 向けに Swift で記述され、Electron を回避することでより高い効率性を実現。