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エンジニアリングとリサーチ

Orkas Blog は、Orkas が自分のモデルキーで AI エージェントチームを調整する、オープンソースでローカルファーストなデスクトップクライアントとしてどう動くかを解説します。

Orkas Blog の主なテーマ

アーキテクチャ

モデル呼び出しを信頼できるエージェントセッションに変える実装。

マルチエージェントワークフロー

リードエージェントがタスクを分解し、サブエージェントを動かす仕組み。

ローカルファースト AI とセキュリティ

データとキーを手元に置き、自分のプロバイダーを使う場合に通信が Orkas のサーバーを経由せず直接送られる理由。

最新のエンジニアリング記事

プロダクト
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cmux の Windows 版はある? Windows で複数の Claude Code セッションを動かす方法

cmux は macOS 版しかなく、Claude Squad は tmux に依存しています。それぞれのツールの特徴、いま Windows で使える方法、そして Orkas が1つの Windows アプリで Claude Code と Codex を並べて動かす仕組みを紹介します。

2026年10月20日
プロダクト
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人とエージェントが 1 つのプロジェクトで働くとき:チャットアプリ型の協働が通用しない理由

1 つのプロジェクトに複数の人と複数のエージェントがいるとき、どう協働すればよいのでしょうか。協働相手としてエージェントは人とどう違うのか、人のために作られたチャットアプリがなぜエージェントに合わないのか、そしてその結果 Orkas のプロジェクトが何を残し、何を設計し直したのかを解説します。

2026年10月16日
Agent
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Agentic SEO とは?実務で使える定義と導入方法

Agentic SEO とは、決められた検索最適化のワークフローを AI エージェントに任せることです。エージェントは自分でデータを集め、文書化された手順に従い、自分の作業を確認します。何を公開するかは人が承認します。実際にはどういうことなのか、まず何から任せるべきかを解説します。

2026年10月14日
プロダクト
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Claude で動画を編集する方法:CapCut でも使える?

Claude Code と ffmpeg で粗編集と字幕を作る方法を検証しました。ファイルは CapCut に渡せますが、Claude Desktop の computer use による CapCut 操作は未検証です。

2026年10月13日
プロダクト
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ServiceM8 を Claude に接続する方法:3つのルートとそれぞれでできること

ServiceM8 は独自の MCP サーバーを提供しているため、Claude からジョブを検索したりメモを読んだりでき、あなたが承認すればデータの変更もできます。Claude、Claude Code、Orkas それぞれからの接続方法と、最初に任せる価値のある作業を紹介します。

2026年10月13日
プロダクト
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AI社員の作り方:ターミナルを使わずに、1 体からチームに育てる

AI社員は、役割と手順書と記憶を持たせた AI です。1 つの業務から始めて、2 体目からはリレーでつなげばチームになります。コピーして使える職務記述書のテンプレートと、ターミナルを使わない作り方を、Claude Code などほかの方法との違いも含めて解説します。

2026年10月8日
リサーチ
リサーチ

GPT-6 Astra はなぜ空間に強くなったのか? 3D とロボットにとっての意味

GPT-6 Astra は編集可能な Blender のシーンを組み上げ、ロボットアームを動かします。公式の数字、ロボットのベンチマーク、その背景にある論文を読み、どこが伸びたのか、その伸びはどこから来た可能性が高いのか、3D 生成とロボットの頭脳で何が変わるのかをまとめました。

2026年10月8日
プロダクト
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共有プロジェクト:Orkas で人と AI エージェントが協働する仕組み

Orkas 1.8 では、複数の人が 1 つのプロジェクトで一緒に作業できるようになりました。各自が自分のコンピューターで自分の AI チームを指揮し、プロジェクトには全員で共有するプロジェクト説明、メモリ、ファイル、ToDo が集まります。その仕組みと Orkas のほかの機能との関係、そしてこの設計にした理由を紹介します。

2026年10月1日
リサーチ
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Vidu S2 vs PixVerse R2:リアルタイム動画への 2 つの道筋

どちらも見ている間に動画を生成し、途中で新しい指示を受け付けます。S2 の論文と R2 のレポートを並べて読むと、骨格は同じで、学習・ドリフト対策・記憶・速度・操作の 5 つの設計判断で分かれ、公開している情報量も大きく異なります。

2026年9月27日
プロダクト
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DaVinci Resolve の MCP:必要な前提と、できること

公式サーバーは Studio 限定、外部スクリプティングは以前からそう。無償版の回避策は「死んだ」ではなく「未確認」。

2026年9月20日
プロダクト
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動画編集を自動化する方法

ひとつの言葉に三つの仕事。本当に自動化できる部分、人に残る部分、そしてカット前の証拠取得。

2026年9月20日
リサーチ
リサーチ

AI 可視性監査:3,000 ドルの代理店見積もり、三つのツール、そして自分でやる

二人の店に 3,000 ドルと月 400 ドルの見積もり。それで買えるもの、CiteScore・Otterly・AppearAI の料金、そして半日で自分で回せる版。

2026年9月16日
プロダクト
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全注文を見ずに、仕入先の追跡番号を照合する

一日三十件、コピペに一時間。実用になるのは、合わない四つの行だけを見せるものです。

2026年9月15日
プロダクト
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エージェントに広告アカウントの書き込み権限を渡す前に

実務者が要求する七つの管制と、Orkas にまだ無い四つを正直に並べた表。

2026年9月15日
リサーチ
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ChatGPT と Gemini はあなたの商品をどう説明しているか

カテゴリ内での推薦を調べる五段階の点検と、非ブランドの回答が自社サイトをほぼ引かない理由。

2026年9月15日
プロダクト
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eBay を Claude につなぐ:認証情報、RuName、サンドボックスでは足りないこと

App ID、Cert ID、RuName、marketplace ID。1 つだけ URL ではなく、多くの設定がそこで止まります。

2026年9月7日
プロダクト
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WooCommerce を Claude につなぐ:アプリ審査が要らない唯一の店

開発者プログラムも審査待ちもありません。サーバーが自分のものだからです。残る 2 つの失敗は、どちらも静かです。

2026年9月7日
プロダクト
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Etsy を Claude につなぐ:各ルートにできること、できないこと

Claude に Etsy コネクタはなく、Etsy も MCP サーバーを出していません。第三者の 4 ルートと、共通で止まる一つの関門。

2026年9月7日
プロダクト
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Amazon Seller MCP:得られるものと、その代償

セラーセントラルの MCP サーバーが扱う範囲、誰も最初に言わない SP-API の作業、そして商品知識がどこから来るべきか。

2026年9月5日
プロダクト
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Shopify を Claude につなぐ:動くもの、壊れるもの

Shopify は二つの MCP サーバーを出し、簡単なほうは店を見られません。スコープの判断と、書き込みにゲートが要る理由。

2026年9月5日
プロダクト
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社内・代理店・自分でやる: この判断を実際にどう下すか

代理店が売っているのは分解可能な三つ——キャパシティ、専門性、説明責任——が一枚の請求書に束ねられたものであり、多くの企業が必要とするのは三つ未満です。キャパシティはひとりで作るのが格段に安くなり、残る二つはほとんど動いていません。自分が実際に買っているのはどれかを見極める方法。

2026年8月24日
プロダクト
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フリーランスのマーケターはいくら請求すべきか(無料の料金計算ツール付き)

他人がいくら取っているかではなく、あなたがいくら稼ぐ必要があるかから始める。ブラウザ内で動く料金計算ツール、その裏の計算、本物の相場のありか、そして既存クライアントの単価を上げる 4 つの方法。

2026年8月24日
Agent
Agent

月次クライアントレポートのテンプレート: 何を含め、どう書くか

クライアントが実際に読む 6 つのセクション、それぞれに何を書くか、実際に使うべき執筆順序——加えて記入済みの Word と Excel のテンプレート、そして両方を生成する 2 ステップのレシピ。メール登録は不要です。

2026年8月24日
リサーチ
リサーチ

大きくすることが本題ではない:Kimi K3 が情報の流れを三方向に広げた話

Kimi K3 はパラメータを 1T から 2.8T に増やしたが、それはレポートで最も面白くない数字だ。アーキテクチャは系列・深さ・幅に沿って拡張され、そのうち一つの変更はたった一つの下界と引き換えに GPU のコードパスを丸ごと消した。各方向が何を買ったのか、その請求書がサービング側でどう回ってくるのか、そしてレポートが静かに手放した業界の慣習。

2026年8月4日
アーキテクチャ
アーキテクチャ

コンテキスト圧縮は token 数で切っている。「何を忘れてよいか」とは無関係に

ほとんどの Agent はコンテキストがウィンドウの一定割合に達したら圧縮を発火させ、古いものから捨てる。この閾値が知っているのは「もう入りきらない」ことだけだ。マイルストーン・マルコフ性がなぜ事実ではなく仮定なのか、そして圧縮がなぜ訓練より一桁厳しくそれを要求するのか。

2026年7月31日
アーキテクチャ
アーキテクチャ

「完了」と言われただけでは完了ではない:長期タスク Agent のマイルストーン設計

Orkas には永続的な計画マイルストーンがあり、各ツール呼び出しが実際に何を変えたかも記録している。だが両者はつながっておらず、完了はモデルの申告だけで決まる。BEACON が検出器をどこに置くか、実装するなら三層に分ける理由、そして論文にはない判定基準。

2026年7月30日
アーキテクチャ
アーキテクチャ

ループ検知は停滞検知ではない:繰り返さずに空回りする Agent をどう捕まえるか

Orkas には三層のループ検知があるが、行き詰まった高性能モデルはどれも捕まえられない。三層とも「繰り返しているか」を問うのに、行き詰まったモデルは繰り返さないからだ。その盲点、BEACON から借りた出力側の進捗定義、そしてまず何を測るか。

2026年7月28日
リサーチ
リサーチ

BEACON:マイルストーンで導く長期ホライズン Agent

浙江大学の BEACON を精読。長期タスクの Agent が強化学習で崩壊する理由、マイルストーンに信用を固定する解法、そして数式を追って初めて腑に落ちる、自己矛盾に見える指標。

2026年7月27日
リサーチ
リサーチ

ChatGPT に引用される方法:引用されるかどうかを実際に決めているもの

引用はランキングではありません。まずリトリーバルを通り抜け、そのうえで引用に値する一節であること。OpenAI の三つのボット、robots.txt が隠す CDN の門、そして JavaScript の裏にある事実が存在しない理由。

2026年7月14日
Agent
Agent

Claude Code と Codex を一緒に使う方法 — 一つのチャットで両方を編成する

Claude Code と Codex は得意分野が違います。二つのターミナルと git worktree を使う手動のやり方と、一つの Orkas Commander で両方を一つのチャットから動かすやり方を解説します。

2026年7月11日
アーキテクチャ
アーキテクチャ

クラウド同期の実践:Orkas がデータ同期を確実にする仕組み

Orkas が、暗号化された転送、内容保存、サーバー側の確定処理、アカウント単位の同期ロック、同期ルール、モデル支援の競合処理、削除確認、同期ごみ箱でユーザーデータを複数デバイスに同期する仕組み。

2026年7月1日
アーキテクチャ
アーキテクチャ

Agent の土台を書き換える:Orkas の基盤リファクタリング

Orkas が 1.0 リリースラインで、モデル呼び出し、Agent loop、マルチ Agent 編成、tool ecosystem をどう刷新し、desktop agent の土台を取り戻したか。

2026年6月25日
アーキテクチャ
アーキテクチャ

マルチ Agent 編成の実践:Orkas が主 Agent とサブ Agent を動かす仕組み

主 Agent が依頼を plan に変え、依存関係に沿ってサブ Agent を dispatch し、step 間で context を渡し、失敗から回復する仕組み。

2026年6月16日
プロダクト
プロダクト

AI 動画の生成コスト:大半はやり直し

コストを決めるのは秒単価ではなく反復回数です。やり直しの出どころと、現場の推奨を既定動作にする方法。

プロダクト
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ローカルファースト AI とは?データも鍵も実行環境もあなたのもの

データ、API キー、モデル通信をベンダーのクラウドではなく自分のマシンに置く意味と、BYO-key 型 agent の動き方。

2026年6月16日
アーキテクチャ
アーキテクチャ

モデルをプロダクトに変える層:Orkas Agent Harness の設計

Orkas がモデル呼び出しを信頼できるデスクトップ agent runtime に変える方法。streaming run loop、tool routing、context compaction、provider abstraction、memory、crash-safe sessions。

2026年6月10日
Agent
Agent

自分で良くなる Agent:Orkas の自己進化ループ

Orkas のローカル自己進化 loop を解説します。軽量 signals、background reflection、実行可能な skills、skill metrics、誤った学習を防ぐ guardrails。

2026年6月10日

Orkas を理解する

Orkas とは?

Orkas は macOS と Windows 向けの、オープンソースでローカルファーストなデスクトップ AI クライアントです。単一のアシスタントと話す代わりに、エージェントのチームを指揮します。リードエージェントが目標を担い、サブエージェントを招集してスキルを呼び出し作業を進めます。任意の Orkas 管理公式モデルを使うか、OAuth または API キーで自分のプロバイダーを接続できます。ワークスペースは既定でローカルファーストです。

Orkas はなぜローカルファーストなのか?

ローカルファーストとは、データと制御が自分の端末に残るということです。チャット、ファイル、ナレッジベース、メモリ、暗号化されたモデルキーは既定で手元に保存されます。自分のプロバイダーを使う場合、モデル通信はあなたのPCからそのプロバイダーへ直接送られ、Orkas のサーバーを経由しません。公式モデルは Orkas のマネージドモデルサービスを利用します。

Orkas ではエージェントのチームはどう動くのか?

リードエージェントが目標を読み取り、ステップに分解し、タスクと能力に応じてサブエージェントを招集します。各サブエージェントは限定されたコンテキストで働き、スキル(Web 検索・コード実行・ファイル入出力・ナレッジベース検索・コネクタ)を呼び出して成果を出します。リードは必要な情報だけを渡すため、トークンコストを抑え、責務を明確に保てます。

Orkas は何に使えるのか?

主な用途は、調査と分析、執筆と編集、ネイティブまたは外部 CLI エージェント(Claude Code、Codex、OpenClaw など)でのコーディング、データ作業、学習、オフィス文書などです。繰り返す作業を一度だけ再利用可能なサブエージェントにして、必要なときにチャットから呼び出すこともできます。

Orkas の制限は?

現在の公開版は macOS/Windows デスクトップアプリです。iOS リモートコントロールリレーは無効で、Web クライアントはありません。公式マネージドモデルまたは自分のプロバイダーを利用でき、任意同期は選択データを Orkas に保存します。