AgentLoom · AI ワークスペース
仕事に合ったモデルを、
ひとつのワークスペースへ。
ひとつのデスクトップワークスペースで、モデルの協力、セッションの継続、変更の確認を。席を離れてもスマートフォンから進捗を追えます。
macOS · Windows プレビュー · 好みのモデルと API キーを使用
協力する。続ける。主導権を保つ。
異なるモデルで、ひとつの目標へ
リードが作業を割り当て、結果を集め、検証を進める
目標を分解し、担当範囲を定める
タスクごとにモデルを選ぶ
変更と結果を確認する
役割の概要です。モデルの選択はタスクと設定によって変わり、モデルの能力を固定的に順位付けするものではありません。
席を離れても、作業はあなたの PC で。
QR で接続し、送信・承認・停止
エンドツーエンド暗号化された内容を転送
ローカルのワークスペースでタスクを実行
両方の端末から中継サーバーへ接続するため、VPN の設定は不要です。デスクトップはオンラインである必要があります。接続メタデータは内容の暗号化の対象外です。矢印は経路を示し、通信は双方向です。
利用枠が終わっても、タスクは続く。
同じセッション内でプロバイダーを切り替え、それまでの文脈で続けられます。長いセッションでは、関連付けた新しいセッションへの引き継ぎも作成できます。
行動が見える。結果を確かめられる。
コマンド、ファイル変更、レビューを一か所にまとめました。内蔵の MyAgent エンジンは、外部 CLI エージェントなしで、設定した API キーを使って動作します。
日々の仕事を、ワークベンチで
セッション単位で仕事を整理
GitHub リポジトリや通常のローカルフォルダーをプロジェクトとして使い、それぞれにセッション一覧とグループを持てます。⌘K で仕事を検索できます。タスクに合うプロバイダーを選び、リード、メンバー、役割を設定します。
変更を取り込む前に確認
コマンド実行やファイル書き込みのカードを展開して確認できます。Review にはファイル単位の変更履歴と差分が表示されます。チェックポイントと選択的な取り消しでファイル変更を管理できますが、ファイルの取り消しで外部への操作まで元に戻るわけではありません。
会話の中で、結果を読みやすく
セッションには Mermaid 図、インライン画像、差分、折りたためる思考過程とツール呼び出しカードを表示し、長い出力は折りたたみます。内蔵の Rust エンジン MyAgent は、ツール利用、計画モード、チェックポイント、イベントストリーミングに対応し、単独の CLI としても動作します。
自分の設定を持ち込む
OpenAI または Anthropic 互換のエンドポイント、独自のベース URL、ローカルモデルを使えます。DuckDuckGo 検索には追加のキーは不要で、Brave と Exa には自分のキーを使います。UI は英語と簡体字中国語に対応しています。モデルや検索の料金は、利用するサービスによって異なります。
席を離れても、仕事を確認して操作
QR コードを読み取るとスマートフォンのブラウザーで開きます。アプリのインストールや VPN の設定は不要です。進行中のセッションの確認、入力の送信、手順の承認、実行の停止ができます。デスクトップはオンラインを維持し、作業を実行します。両端末から中継サーバーに接続し、内容はエンドツーエンド暗号化されます。中継サーバーは内容の暗号鍵を持ちません。ルームやセッションの識別子、時刻、データ量などの接続メタデータは、内容の暗号化の対象外です。
中継サーバーをセルフホスト · AGPL-3.0 ↗ローカルを基本に、通信の範囲を明確に
API キーは OS のキーチェーンに、会話はローカルデータベースに保存し、エージェントはあなたのリポジトリで作業します。AgentLoom 自身の管理データは作業ツリーの外に置き、ローカルの補助リスナーにはループバックを使います。モデルへのリクエストは選んだプロバイダーに送信され、有効にした Web 検索のクエリーは検索サービスに送られます。Remote Control を有効にすると、暗号化されたセッション内容が中継サーバーを通り、接続メタデータは中継サーバーから見えます。
費用と評価の数値が示すこと
30 タスクの実験と、その限界を読む
MyAgent と deepseek-v4-pro の組み合わせは、ホスト環境に適した SWE-bench Verified のタスクを手動で選んだ部分集合で計 8 回実行し、解決数の中央値は 17/30（56.7%）、範囲は 16〜19 でした。30 タスク全体のモデル費用はおよそ 3〜6 ドルでした。公式の Docker 採点を使い、採点用テストはエンジンに渡していません。実行はエンジンを変更しながら 4 日間にわたって行ったもので、固定ビルドの繰り返し試験ではありません。全 500 タスクの結果、ランキングとの直接比較、将来の費用の保証には当たりません。
評価方法とタスク一覧 ↗AgentLoom v0.2.9 をダウンロード
macOS：Apple シリコンと Intel 向けに、署名・公証済みの DMG インストーラーを提供しています。ディスクイメージを開き、アプリを「アプリケーション」にドラッグしてください。システムに警告が表示された場合は、配布元、チェックサム、リリースノートを確認してください。
Windows：署名のない x64 プレビュー版 v0.2.6 です。CI でビルドし、インストール後の基本動作を確認しています。SmartScreen に警告が表示される場合があります。署名済みの安定版ではありません。インストーラーとともに SHA256 を提供しています。Linux 版の開発は未着手です。
ソースからのビルドには Rust、Node ≥20、および各プラットフォームで Tauri が必要とする環境が必要です。
ビルド手順 ↗ライセンスとコミュニティ
AgentLoom のコードは AGPL-3.0 ライセンスで公開しています。使用、改変、配布、ネットワーク経由でのサービス提供に関する条件は、ライセンス本文を確認してください。AgentLoom と MyAgentHubs の名称・ロゴは MyAgentHubs の商標であり、コードのライセンスには含まれません。