Apache Maka（孵化中）：记录 agent 每次运行的开源工作台项目解读
Apache Maka（Incubating）是进入 Apache 软件基金会孵化的开源 agent 工作台，主打「可测量、可复盘」：它把 agent 运行的完整轨迹变成追加式日志，并公开每次运行的任务级评测记录。当前提供 macOS 正式支持，Windows 与 Linux 为预览构建。
软件是什么
Maka 是一个运行 agent 任务的桌面工作台（同时提供 TUI 与 CLI），核心设计是「日志即运行时」：模型消息、工具调用、权限决策与终止状态都记录为追加式 RuntimeEvent，界面、下一轮提示与崩溃恢复都只是这份日志的投影，日志本身不会被覆盖或丢失。
核心能力
- 完整运行记录：每个模型消息、每次工具调用与权限决策都有据可查，方便事后复盘 agent 行为；
- 可测量的评测体系：官方在相同模型、相同 verifier 条件下与其他 harness 对比，任务级结果随报告发布在 docs/eval；
- 本地优先：会话、设置与运行记录保存在本机，模型由用户自备（云 API、本地模型或兼容网关均可）；
- 单一执行权威：桌面、TUI、CLI 与 Eval 都只是同一 Runtime Host 的瘦客户端，Eval 只负责实验与评分；
- Graph 模式：TUI/CLI 支持
--graph将任务拆成依赖图，实现算子之间隔离的 Git worktree 协作，并等待整张图完成后再输出最终结果。
构建与运行
- 构建要求 Node.js 22.19+（CI 用 24）、npm、Git，Runtime 的 Grep 工具依赖 ripgrep；Peer/Peer Mesh 开发还需要 Rust 1.98+ 与本机链接器；
- 首次运行在 Settings → Models 中添加 API、本地模型或兼容账户连接，测试后设为默认模型即可开始任务；
- CLI 示例：
maka run "Summarize this repository and identify its most important risk"。
适用场景
- 需要审计与复盘 agent 行为的团队（权限决策、工具调用全程留痕）；
- 对比不同 agent harness 任务完成率与成本的研究型用户；
- 偏好本地数据主权、自带模型的开发者。
注意：Maka 尚未发布正式 Apache Release，当前桌面构建为每日 Nightly 预览，Windows/Linux 版本未签名，不建议直接用于生产环境。