Apache Maka Vibe 项目

Apache Maka（Apache 软件基金会孵化项目）是一款本地优先的 AI Agent 工作区，通过单一 Runtime Host 在桌面、终端和评估环境中统一运行智能体，将模型消息、工具调用和执行结果记录为持久化的执行事实，而非存于内存中随时丢失。

核心功能

1. 本地数据主权：所有会话、设置和运行记录默认存储在本地，用户自行携带模型（云端 API、本地模型或兼容网关），数据不出本地机器，符合隐私合规要求。
2. 持久化执行记录：模型消息、工具调用、工具结果和会话终止方式都以追加日志形式写入 SQLite，不再依赖上下文窗口保留历史——模型可以在压缩上下文时省略旧工具输出，但已保存的证据永不丢失。
3. 中断恢复（Crash Recovery）：中断的 Turn 可以选择恢复，重新连接到同一个执行记录，从断点继续而非从头开始，适合长时间运行的复杂任务。
4. 多入口点统一：Desktop（Electron + React 图形界面，支持流式输出、会话时间线、分支和恢复）、TUI/CLI（终端交互）和 Eval（可复现的基准实验）三个入口共享同一个 Runtime Host，保证行为一致性。
5. 工具沙盒边界：所有文件写入和 shell 执行必须通过沙盒边界审批，危险的写入操作会被拦截并请求用户确认，防止 Agent 误操作破坏项目。
6. 多臂实验评估：内置 Eval 模块支持声明式多臂实验，将任务 × 重复次数 × 实验对象展开为单元格网格，每个单元格有独立的不可变尝试记录和评分机制。

技术实现

Apache Maka 后端架构核心是 Runtime Host，它管理 SessionManager 和 AgentRun，模型消息和工具调用通过 Runtime Event Log 持久化到 SQLite（runtime.sqlite）。前端 Desktop（TUI/CLI/Eval）都是 Runtime Host 的投影视图，而非直接控制模型。项目采用 Electron + React 构建桌面应用，核心逻辑封装在 packages/core（纯合约定义）、packages/storage（SQLite 存储）、packages/runtime（AgentRun、模型适配器、工具和上下文）、packages/eval（实验框架）和 packages/cli（TUI）中。数据存储在 Electron userData 下的 workspaces/default/ 目录，包括 runtime.sqlite（执行记录）、connection-catalog.json（模型连接配置）、credential-vault.json（API 密钥，只对当前系统账户可读）和 artifacts 目录（Artifact 文件）。模型支持云端 API（OpenAI 兼容格式）、本地模型和各类网关，通过插件化的 Model Adapter 机制接入。

快速上手

1. 安装构建：确保 Node.js ≥ 22.19、npm、Git 和 ripgrep 已安装，执行 git clone https://github.com/apache/maka.git && cd maka && npm ci && npm run dev 启动桌面开发环境（当前仅支持 macOS Apple Silicon）。
2. 配置模型：首次启动后在 Settings → Models 中添加 API 连接、本地模型或支持的账户，测试后设为默认模型，返回工作区即可开始任务。
3. 运行非交互任务：在项目目录执行 npm run cli:dev -- run "你的任务描述" 进行单次非交互式执行，或 npm run cli:dev -- run --graph "任务" 启动完整的有向无环图执行流程（使用隔离 Git worktree）。

适用人群

适合对数据隐私有较高要求、希望 AI 编程智能体的工作记录可审计可复现的企业开发者和团队。Apache 软件基金会的背书保证了项目的开源治理和长期维护，多入口点设计（桌面/终端/评估）可以满足从日常交互到自动化测试的全场景需求。对于需要构建可复现基准实验、对比不同智能体方案效果的 AI 研究人员，Eval 模块提供了声明式多臂实验框架，无需自行搭建实验基础设施。