Apache Maka本地优先的 AI Agent 工作空间所有执行事实可追溯一个以你机器为中心、以事件日志为底座的 Agent 工作台模型消息、工具调用、工具结果、权限决策——全部写入持久执行记录可在崩溃后恢复、可分支、可回溯。项目源码备份下载夸克网盘完整项目已同步备份到夸克网盘永久有效、无需提取码https://pan.quark.cn/s/1d181f082a3f项目简介Apache Makaapache/maka是 Apache 软件基金会孵化中的一个本地优先的 AI Agent 工作空间。它的宣传语非常直接“A local-first Agent workspace built for real work.”——Maka 会检查项目、在沙箱边界内运行工具并将模型消息和工具调用记录为可恢复的执行事实。它瞄准的是现有工具的痛点大部分 AI Agent 工具把执行过程当作黑盒对话历史丢了就丢了工具结果不可回溯崩溃后一切重来权限也没有边界模型可以随意执行任意命令。Maka 从事件溯源event sourcing出发把每一次对话、每一次工具调用、每一个权限决策都写入持久记录让 Agent 的执行过程成为可审计、可恢复、可分支的资产。为什么选 Maka 你的机器你的数据会话、设置和运行记录默认本地存储。你带来模型云端 API、本地模型或兼容网关均可接入。 记录永存模型消息、工具调用、工具结果、对话如何结束——全部写入持久执行记录。UI 和下一次模型调用只是该记录的视图而非唯一副本。 短上下文不等于删除历史Maka 可以从下次提示中省略旧的工具输出而不丢弃保存的证据。 一个地方运行 AgentDesktop、终端和 Maka 评估都通过 Runtime Host。Eval 只拥有实验及其分数。 沙箱边界需要离开沙箱的工具必须经过审批运行可中止失败可分类。 崩溃恢复 安全续跑持久执行记录支持崩溃恢复可选择性地从中断处续跑。核心特性事件溯源的执行记录Maka 的核心设计理念每一次模型调用、每一个工具执行、每一个权限决策都是 append-only 事件写入runtime.sqlite。这是系统的单一事实来源UI 只是视图。这意味着你可以回看、分支、重试、恢复——不是对话历史那种脆弱的状态而是真正可审计的执行事实。三种交互界面入口适用场景当前能力Desktop日常交互、文件和 Artifact 工作流、模型与权限设置Electron React支持流式会话、工具时间线、分支、搜索和恢复TUI / CLI在当前项目目录使用或运行一次性非交互 Turnmaka、maka run与 Desktop 共享工作空间和模型连接Eval跨 Maka 和外部主体的可复现基准实验maka eval run spec --out directoryAgent 运行时多模型连接、流式输出、thinking、用量统计、更清晰的 provider 错误内置工具Read、Write、Edit、Bash、Glob、GrepComputer Use 和目录技能为可选默认不开启离开沙箱的工具必须审批运行可中止失败可分类持久执行记录、崩溃恢复、可选的断点续跑。本地数据与恢复工作空间数据默认存储在 ElectronuserData下Electron userData/workspaces/default/ runtime.sqlite # 运行记录单事实来源 connection-catalog.json credential-vault.json # 本地明文仅 OS 账户可读 settings.json artifacts/API 密钥等敏感数据存储在本地明文文件credential-vault.jsonrenderer 不可见写入文件或运行 shell 的工具必须先通过沙箱边界runtime.sqlite是活跃记录旧 JSONL 转录本不会自动导入中断续跑默认关闭可通过MAKA_RUNTIME_SAFE_BOUNDARY_RESUME1开启 DesktopSafe resume、CLI/resume和启动自动续跑。安装方式一下载 Desktop Nightly最快上手从 Releases 下载最新版Maka Desktop Nightly每日从main构建仅供开发和测试使用。目前桌面版主要面向 Apple Silicon Macarm64Intel Mac 和 Linux 尚未支持。Windows 预览版 为未签名预览非正式发布版本。安装后应用会在 Nightly 频道自动更新。方式二从源码构建gitclone https://github.com/apache/maka.gitcdmakanpmcinpmrun devnpm run dev启动带 HMR 的桌面开发环境。若要构建所有工作空间再启动 Electron使用npm run dev:full。方式三使用 CLI / TUInpmrun build# 构建所有工作空间npmrun cli:dev# 启动 TUInpmrun cli:dev -- runSummarize this repository and identify its most important risknpmrun cli:dev -- run--graphImplement two independent slices, integrate them, then review the result前置要求Node.js ≥ 22.19CI 使用 Node.js 24npm当前packageManager为 npm 11GitripgrepRuntime 的Grep工具使用上手运行第一个示例第一步配置模型Maka 不捆绑共享模型账户。首次启动打开Settings → Models添加 API、本地模型或兼容的账户连接测试并选择默认模型回到工作空间开始任务第二步启动 Desktopgitclone https://github.com/apache/maka.gitcdmakanpmcinpmrun dev第三步用 CLI 执行任务npmrun buildnpmrun cli:dev -- runSummarize this repository and identify its most important risk第四步Graph 模式多步骤任务npmrun cli:dev -- run--graphImplement two independent slices, integrate them, then review the result--graph模式下Maka 会构建持久的执行图各操作符使用隔离的 Git worktree源项目必须是干净的 Git worktree。架构Maka 后端核心架构Desktop / TUI / CLI → Runtime Host → SessionManager → AgentRun ↓ Model Tool Runtime → Runtime Event Log ↓ Context / Session / UI projections Experiment → Cells → Attempts → Results ↓ Runtime Host executes Maka subjects参见 ARCHITECTURE.md包含系统地图、代码边界、问题导向阅读路径和六个双语深度解析。适用场景Agent 重度用户需要执行过程可审计、可恢复、可回溯的 Agent 工作流。本地优先团队希望数据留在本地、模型可选云端 / 本地 / 网关不受厂商锁定。评测与实验需要可复现的基准实验通过maka eval进行多臂对照实验。开发 / 研究对事件溯源架构感兴趣或想在自己的项目中参考其 Runtime Host 设计。结语Maka 解决的不是又一个 Agent 工具的问题而是Agent 的执行过程凭什么不留下痕迹。在事件溯源的驱动下每一次对话、每一次工具调用、每一个权限决策都是持久且可审计的事实——这让 Agent 从用完即焚的对话工具变成了可追溯、可恢复、可分支的执行平台。如果你正在构建或重度使用 AI AgentMaka 值得 clone 下来跑一跑也能在 ARCHITECTURE.md 和 DeepWiki 文档 里深入了解它的设计思路。资源备份夸克网盘完整源代码已同步备份到夸克网盘可直接下载夸克网盘分享链接https://pan.quark.cn/s/1d181f082a3f永久有效无需提取码参考链接仓库地址https://github.com/apache/maka夸克网盘备份https://pan.quark.cn/s/1d181f082a3f许可证Apache 2.0