AIもサーバーも、あなたのルールで

1つのコンテキストで、5つの使い方

Chatは入口であって、製品のすべてではありません。同じ会話から自律タスクを実行したり、提供したソースで回答を根拠付けたり、長文ではなく確認できるアーティファクトを返したりできます。

通常のChat経路と、意図して切り替えるMoA型オーケストレーション

OpenMakeはすべてのメッセージを専門エージェントのパネルへ分散しません。標準経路は1つのモデルを解決して通常のChat・ツールループを実行します。独立した専門家の視点と明示的な合成が必要な質問でDiscussionを有効にします。

これは境界を持つMoA型の構成です。トピックに合うパネルを選び、同じEvidence Packageとコンテキスト優先順位を各専門家へ渡し、結果を比較してから最終回答を合成します。進行イベントもChatに表示されます。

ローカル経路を保ち、外部の能力を必要な分だけ加える

ローカルのデフォルトエンドポイントを設定すると、通常の回答は自分のゲートウェイ内に留まります。別のモデルが必要な仕事だけ、キーを登録してagent、judge、research、spawn、review、summaryの役割に割り当てます。

解決順序はフェイルオープンです。ユーザー別設定、管理者のグローバル設定、環境変数、ローカルのqwen3.6-35b-a3bの順で選び、外部呼び出しに失敗した場合はローカルモデルが回答します。

ブラックボックスではなく、運用者のために

アプリケーションは1台のホストで動かせます。PostgreSQLは必須、Redisは複数インスタンスの共有ストレージ用に任意で、タスク・MCP・アーティファクトの分離サービスを有効にした場合はDockerを使います。

JWT認証とロールベースの権限でアクセスを管理し、特権操作は監査ログに記録され、アラートにも接続されます。

Raspberry Piコミュニティからセルフホストプラットフォームへ

OpenMakeは会社ではありません。オープンソースとオープンハードウェアを楽しみ、自分たちで作ったものを共有するチームです。自分のマシンを動かし続ける姿勢が、openmake_llmの方向性にもつながっています。