Apache Maka — инкубирующийся проект с открытым исходным кодом: рабочее пространство для ИИ-агентов. По умолчанию сеансы, настройки, артефакты и записи о запусках хранятся на компьютере пользователя. Общий компонент Runtime Host координирует обращения к моделям и инструментам, а журнал Runtime Event Log, доступный только для добавления записей, сохраняет сообщения модели, вызовы инструментов, результаты их работы, решения о предоставлении разрешений и сведения о том, как завершился каждый ход. Приведённые ниже сведения взяты из репозитория на момент коммита 6c5c114a7ac2a6dfe47a0f26f9ab108a41f79697 и зафиксированы 26 августа 2026 года. Перед установкой сверьтесь с актуальным репозиторием Apache Maka.
У подхода «local-first» есть важная граница. Maka может подключаться к облачному API, локальной модели или совместимому шлюзу. Если вы выберете облачное подключение, запросы и относящийся к ним контекст рабочего пространства могут покидать компьютер. По умолчанию локально хранятся данные рабочего пространства и конфигурация этих подключений. Maka не гарантирует, что все операции выполняются офлайн.
Локальная запись — больше, чем история чата
Maka рассматривает журнал среды выполнения как каноническую историю запуска агента. Интерфейс и следующий запрос к модели представляют собой отображения, формируемые на основе этих данных, а не их единственные сохранившиеся копии. Результаты предыдущих вызовов инструментов можно исключить из последующего запроса для экономии контекстного окна, не удаляя при этом сохранённые события. Вы по-прежнему можете вернуться к завершившейся с ошибкой команде, выяснить, почему выполнение хода остановилось, или возобновить прерванный запуск, если это допускают задокументированные условия безопасности.
Рабочее состояние хранится в SQLite. В рабочем пространстве также имеются настройки подключений, файл учётных данных, общие настройки и каталог артефактов, расположенные по пути userData в Electron. Операционная система определяет точное расположение. В сохранённом README содержится предупреждение о том, что старые расшифровки в формате JSONL и более ранние файлы учётных данных Electron не импортируются автоматически.
Настольное приложение, терминал и среда оценки используют единую среду выполнения
У Maka есть три точки входа, но в их основе лежит единая среда выполнения агента.
Настольное приложение Electron и React обеспечивает работу с потоковыми сеансами, хронологиями инструментов, поиском, ветвлением, повторными попытками, повторной генерацией, артефактами, настройками моделей и разрешениями.
TUI и CLI работают из текущего каталога проекта. К общедоступным точкам входа относятся
makaдля интерактивного использования иmaka runдля одного неинтерактивного шага.Пакет для оценки задаёт задачи, повторы, тестируемые системы, неизменяемые попытки, результаты, бюджеты и конфигурацию проверяющих модулей. Тестируемые экземпляры Maka всё равно выполняются через Runtime Host. Внешние тестируемые системы подключаются через адаптеры.
В документации указан путь к бэкенду: Desktop / TUI / CLI → Runtime Host → SessionManager → AgentRun. Runtime Host отвечает за идентификаторы сессий и ходов, жизненный цикл агента, выполнение инструментов, разрешения, продолжение и события. Уровень оценки управляет экспериментом и подсчётом результатов, а не поддерживает вторую среду выполнения Maka.
В README Read, Write, Edit, Bash, Glob и Grep перечислены как встроенные инструменты. Computer Use и навыки из каталога необязательны и по умолчанию отключены. Пользователи могут прервать выполнение, а среда выполнения регистрирует классифицированные сбои. Возобновление прерванного хода тоже по умолчанию отключено, поскольку оно может обратиться к настроенной модели и израсходовать токены.
Запуск из исходного кода
В сохранённом README рекомендуется сборка из исходного кода, поскольку проект ещё не выпустил одобренный релиз Apache. Для этого требуются Node.js 22.19 или более новая версия, npm, Git и ripgrep. Корневой файл package.json закрепляет npm 11 и организует код как монорепозиторий с рабочими пространствами.
git clone https://github.com/apache/maka.git
cd maka
npm ci
npm run devnpm run dev открывает среду разработки настольного приложения с горячей заменой модулей. npm run dev:full собирает все рабочие пространства перед запуском Electron. Для разработки CLI сначала выполните сборку, а затем запустите CLI:
npm run build
npm run cli:devПри первом запуске общей учётной записи модели нет. В настройках пользователь добавляет и проверяет подключение к модели, а затем выбирает подключение по умолчанию. Пока Maka активно разрабатывается, команды и требования могут меняться, поэтому при расхождениях с этим снимком следует ориентироваться на актуальный README.
Что песочница защищает, а что — нет
Механизм разрешений Maka проверяет запросы к инструментам. Для инструмента, пересекающего настроенную границу песочницы, требуется разрешение. В политике безопасности термин «песочница» используется осторожно: учётная запись пользователя в ОС остаётся окончательной границей изоляции. Правила разрешений, проверка команд и редактирование вывода помогают, но не могут защитить от каждого процесса, который уже обладает теми же полномочиями учётной записи.
Учётные данные провайдера хранятся в версионируемом текстовом JSON-файле в корне конфигурации рабочего пространства. Защита при хранении опирается на владельца файла и строгие права доступа. Процесс рендеринга Electron не получает учётные данные. Их всё же может прочитать другой процесс, запущенный от имени того же пользователя ОС. Это важно для общих компьютеров, автоматизированных сред и рабочих пространств с конфиденциальными репозиториями.
По умолчанию состояние рабочего пространства остаётся локальным, но настроенный компонент может передавать данные. Режим инкогнито блокирует перечисленные компоненты, работающие с конфиденциальными данными, на границах основного процесса. Отключение режима инкогнито не дает полного разрешения на чтение, запись, поиск, захват или передачу данных. Каждый такой компонент всё равно следует своим настройкам, проверкам разрешений и политике хранения данных. Нужно проверить и механизмы Maka, и политику обработки данных выбранного поставщика моделей.
Статус инкубации влияет на решение об использовании
Apache Maka проходит инкубацию в Apache Software Foundation. В процессе инкубации проверяются инфраструктура проекта, коммуникации и порядок принятия решений. Этот статус не оценивает полноту кода, но означает, что ASF ещё не одобрил проект полностью.
В README говорится, что одобренного релиза Apache не было. В ответе публичного API GitHub, зафиксированном для этой статьи, новейшим релизом репозитория был v0.1.11, опубликованный 18 августа 2026 года. В том же README артефакты репозитория и пакетов, созданные до инкубации или во время неё, названы вспомогательными артефактами, а не одобренными релизами ASF. Сам по себе тег GitHub не является доказательством релиза Apache.
Статус платформ тоже быстро меняется. На момент зафиксированного коммита целевой настольной платформой была macOS на Apple Silicon с архитектурой arm64. Windows 11 x64 доступна как неподписанная предварительная версия и остаётся активным направлением разработки, а не полностью поддерживаемой платформой. README не заявляет поддержку Linux и компьютеров Mac с процессорами Intel. Перед выбором установщика или компьютера для разработки проверьте актуальный README и документ о поддержке Windows.
Практический список критериев оценки
Maka стоит изучить, если вам нужна локальная история выполнения, единый сценарий работы в настольном приложении и терминале или воспроизводимые эксперименты с агентами. Репозиторий даёт техническим специалистам конкретные документы по архитектуре и безопасности, поэтому им не приходится полагаться только на краткое описание продукта.
Перед использованием в реальных задачах проверьте уровень поддержки вашей операционной системы, хранение учётных данных в открытом виде, данные, передаваемые через выбранное подключение к модели, и готовность работать с меняющимися командами или форматами данных. Это документированные границы, а не гипотетические возражения. Проект не обещает готовность к эксплуатации в каждом окружении.
Источники
Это русскоязычное руководство публикует OdiRouter. На официальном сайте можно изучить инфраструктуру API моделей и среду выполнения агентов. Apache Maka — отдельный инкубирующийся проект Apache; встроенная интеграция с OdiRouter здесь не заявляется.