OpenMake製品の定義を変える
OpenMake AgentOSはmacOS、Linux、Windowsの代替OSではありません。目標を受け取り、適切なエージェント、モデル、ツールを組み合わせ、安全に実行し、失敗から復旧し、確認できる記録を残すAI Work Runtimeです。
現在の経路はリクエスト、モデル選択、プロンプト実行、回答です。AgentOSでは目標入力、実行計画、権限確認、実行、状態保存、復旧、検証、監査記録が一続きになります。
- ローカル優先 — サーバー、モデルゲートウェイ、データ境界、ワークスペースポリシーを運用者が所有する
- オープンウェイト優先 — vLLM、Ollama、LiteLLM、OpenAI互換経路を中心に置く
- Chatだけではない — Chatは永続的なタスク実行へ入る1つのインターフェースになる
5つの運用レイヤー
このレイヤーがなければ、製品はAgentOSではなくマルチエージェントフレームワークに近いものになります。ロードマップは専門家の数ではなく、運用上の責任で整理します。
Agent Runtime
永続状態機械としてAgent Taskを実行、一時停止、再開、キャンセル、再試行、復旧する。
Control Plane
ID、RBAC、ポリシー、承認、予算、秘密情報、組織設定、監査ルールを管理する。
Execution Plane
モデル、ツール、ブラウザ、コード、ファイル、API、MCP、サンドボックスを実行する。
State & Memory
タスク状態、チェックポイント、セッション、アーティファクト、RAG、範囲付きMemoryを扱う。
Observability
実行タイムライン、ログ、トレース、コスト、失敗理由、評価、監査レポートを残す。
この方向が正しい理由
この方向は、OpenMakeがすでに持つローカル、運用者所有、オープンウェイト対応、ツール実行、透明な実行記録という強みを伸ばします。エージェント数の競争ではなく、信頼できるローカル実行で差別化します。
ローカルの強みを守る
ローカルモデル経路、ローカルワークスペースブリッジ、Dockerサンドボックス、運用者が管理する外部プロバイダーを信頼境界にできます。
本当のボトルネックを解く
難しいのはモデルを呼ぶことではなく、状態を保ち、権限を守り、安全に再試行し、何が起きたかを証明することです。
Skillsをエコシステム単位にする
外部の貢献者はワークフロー、ツール、プロンプト、ポリシー、評価、スキーマ、テストをパッケージできます。
A2Aの役割を明確にする
マルチエージェント議論を、すべてのリクエストの負担ではなく、高リスクな計画や検証の層として使います。
openmake_llmの現在地
ChatとローカルLLMプラットフォームとしては十分に大きく、AgentOSとしては重要な先行部分があります。一方で、永続実行、ポリシー、グラフ実行、Memoryの範囲、組織向け制御にはまだ基盤が必要です。
モデルゲートウェイとローカルルーティング: 高い
ローカルゲートウェイ、役割ごとのモデルルーティング、外部プロバイダー、トークン計測、フォールバックが動いています。
Agent Task基盤: 中程度
状態、ステップ、計画、チェックポイント、キュー、停止、復旧、スケジュール、サンドボックスを備えています。
ツール、サンドボックス、承認: 中程度
MCP、Docker分離、ファイルとブラウザ実行、承認ゲートがありますが、完全なポリシー制御ランタイムではありません。
実行グラフ: 初期
計画とステップ状態はありますが、依存関係、権限、コスト、再試行、成果物を持つ永続DAGはこれからです。
Memoryと可観測性: 初期
ユーザーMemory、調査エビデンス、監査ログ、タスクステップ、メトリクスがあります。実行用の範囲付きMemoryは今後の課題です。
組織制御プレーン: 初期
JWT、ロール、APIキー、使用量、管理画面はありますが、テナント、予算、データ出口、配置承認は今後の課題です。
引き継ぐもの
OpenMake 1.17.0には、ローカル優先ルーティング、役割ごとのモデル割り当て、Agent Tasks、Skills、22個の組み込みMCPツール、エビデンス付きDeep Research、NotebookLM、アーティファクト、運用者制御、Desktop 1.7.1のローカル作業ブリッジがあります。これらを捨てず、AgentOSの実行層へ再配置します。
- LLM Gatewayは認証、ストリーミング、トークン、タイムアウト、フォールバック、パラメーター正規化を担当する
- ExecutionPlanBuilderは再利用可能な実行グラフ、必要権限、承認点、コスト見積り、完了条件を持つプランナーになる
- A2Aは高リスクな計画、コードレビュー、事実照合、結果検証へ移す
- RAGは検索層として残し、作業、エピソード、意味、手続き、アーティファクトのMemoryを分ける
コアとして作るもの
不足しているのは新しいエージェントプロフィールではありません。プロセス再起動後も残り、各ステップをチェックポイントし、承認を待ち、既知の状態から再開し、監査記録を作る永続実行基盤です。
Durable Task Runtime
タスクモデル、状態機械、キュー、ワーカー、イベントログ、チェックポイント、キャンセル、再開、再試行、冪等性。
Execution Graph
入力、出力、エージェント、モデル、ツール、権限、タイムアウト、再試行、成功条件、コスト上限、承認を持つDAGノード。
Policy and Approval
読み取り専用から外部影響、配置、支払い、セキュリティ、法務、財務までの権限レベル。
Tool Runtime
スキーマ、権限メタデータ、実行方式、タイムアウト、再試行、テレメトリー、標準結果を持つレジストリ。
Workspace Sandbox
タスクごとのワークスペース、接続フォルダ、プロセスまたはコンテナ分離、リソース制限、ネットワーク許可リスト。
Memory and Audit
出所、確度、機密度、有効期限を持つMemoryと、計画、モデル、ツール、コスト、承認、失敗、成果物のトレース。
構築順序
最初に証明すべき機能は、Execution Timelineを備えたDurable Task Runtimeです。タスク状態が信頼できれば、モデル、ツール、Memory、エージェント、Skillsがその上に立てます。
- 01
Durable Task Runtime
タスクモデル、状態機械、キュー、ワーカー、計画、チェックポイント、キャンセル、停止、再開、イベントログ、Execution Timeline。
- 02
ツール、ポリシー、承認、サンドボックス
Tool Registry、MCPゲートウェイ、権限、承認受信箱、ワークスペース分離、Dockerサンドボックス、秘密情報、ファイル差分。
- 03
AgentとSkillマニフェスト
Supervisor、Planner、Worker、Researcher、Reviewer、Recoveryの役割と、Skillsのパッケージ単位を標準化。
- 04
Memoryと反復
タスク・プロジェクトMemory、手続き抽出、失敗事例、検証、削除、期限切れ。
- 05
組織制御プレーン
マルチテナント、組織、プロジェクト、RBAC、予算、外部モデルポリシー、データ出口、配置承認、運用ダッシュボード。