速览

项	值
仓库	apache/maka
一句话	local-first 的 AI agent 工作区——消息、工具调用、工具结果、权限决策、终止事件全部落 append-only 日志
Star / Fork / Issues	4373 / 406 / 398 open（2026-09-01）
主语言 / 体积	TypeScript 91.7% / ~100 MB
最新版本 / 节奏	v0.2.0-dev.9.20260831 / 一天多版（全部为 Nightly，无正式 release）
许可证	Apache-2.0（L1 · 真开源，可自由再分发，自带专利授权）
成熟度	孵化期（ASF Incubating，治理最成熟、产品最年轻）

一句话结论：七个样本里唯一在「执行记录层」做事的项目——地基打得最实，房子盖得最慢；它和另外六家不是同一类选手，不该用同一把尺子量。

0. 先给结论

maka 的口号是 "a local-first AI agent workspace"，但真正定义它的是 tagline 后半句：model messages, tool calls, tool results, permission decisions, and termination events are recorded as an append-only log——把 agent 干过什么做成不可篡改的执行记录。

它真正有意思的地方有三个：

1. 它赌「可复现」是 agent 的生死线。 别人卷功能广度（多少引擎、多少工具、多少平台），maka 卷的是"这个 agent 到底干了什么、能不能复现、能不能审计"。README 里有一句值得抄下来："Shorter context is not deleted history"——上下文压缩只省略下次 prompt 里的旧 tool 输出，已存证据不删。
2. 它是七个样本里唯一自带评测框架的。 maka eval run <spec> 支持 task × repetition × subject 的 multi-arm 实验，对同一任务横向比较得分/成本/耗时，还可以把外部 agent（Codex / Claude Code 等）当被测对象（external subject adapter）拉进来跑。这让它在「agent 评测」这个还没被产品化的赛道上占了先发。
3. 它是 Apache 孵化项目，但没有任何正式 release。 截至 2026-09-01，对外分发的只有 Desktop Nightly，README 明确标注 "not an ASF release, not intended for production use"。治理流程（DISCLAIMER-WIP、ASF_SOURCE_RELEASE 候选契约、SECURITY、中文文档）一步没少，产品交付一步未成。

而它最大的问题也有三个：平台支持最窄（macOS arm64 是唯一正式档，Windows 未签名预览，Linux 标 "soon"）、功能面最保守（内置工具只有 Read/Write/Edit/Bash/Glob/Grep 六个）、API key 明文落盘。

1. 赛道定位：它站在哪一层

沿用本系列的分层法：

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  编排 / 工作台层                                              │
│  跨引擎、跨 worktree、跨交付物的调度与观测外壳                 │
│  ── orca（执行编排）/ iPolloWork（桌面工作台）在这里 ──        │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  编辑器内 Agent 层                                            │
│  嵌在 IDE / 编辑器里的交互层                                  │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  执行引擎层                                                   │
│  真正跑 agent loop 的地方                                     │
│  ── maka 的 AgentRun 在这里，且它是自己引擎的满分实现者 ──      │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  执行记录层（maka 额外占的一层）                              │
│  append-only 日志 + 评测框架：agent 行为的可复现底座           │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘

maka 的站位在七个样本里是独一份：它对自己的引擎深度是满分（Desktop / TUI / CLI / Eval 四个入口全部经同一个 Runtime Host 执行），对外部引擎深度是零（只在 eval 里把外部 agent 当被测对象，不做执行层兼容）。

它压根不参与「多引擎中立」这条赛道的竞争——这是定位选择而非能力缺陷。Orca 用 PTY 外壳把 30+ 引擎拉平到最薄的一层；iPolloWork 用原生 adapter 给个别引擎做深；maka 直接不接，自己造引擎、自己记录、自己评测。它想回答的问题不是"怎么接最多 agent"，而是"agent 干了什么，怎么证明"。

越往这层走，越接近基础设施而非产品。风险也在这里：「执行记录 + 评测」是引擎厂商最容易原生化的能力——一旦 Codex / Claude Code 自己把 event log 和 eval 做进产品，maka 的地基优势会被稀释成一层"合规装饰"。这是它护城河最薄弱的地方，也是它最该被盯住的地方。

2. 业务维度：它靠什么活着（答案是：不靠）

目标用户三类，且都很垂直：

• 对可审计性与数据主权有硬要求的团队（金融、政务等受监管场景）
• 需要横向评测不同 agent / 模型的研究者与工程团队
• 愿意用功能丰富度换确定性的自用开发者

变现路径：无。 Apache 孵化项目，无商业实体、无双许可、无付费层、不卖模型。这是七个样本里商业色彩最淡的一个——甚至淡到"商业模式空白"都不算风险，因为人家根本没打算有。它要的是标准、是治理背书、是生态位，不是营收。

许可证是 Apache-2.0，L1，七个样本里最干净的一档：可自由镜像与再分发、自带专利授权与反诉终止条款、修改需声明、NOTICE 须随分发保留、不授予 Apache/ASF 商标使用权。没有任何商业条款陷阱。

护城河由三件需要长期投入、无法速成的东西构成：执行记录模型 + 可复现评测框架 + ASF 治理背书。三者互相咬合——记录模型是评测框架的数据源，评测框架是记录模型的价值出口，ASF 治理背书则是前两者在"可信"维度上的放大器。但三者的共同弱点是都不产生用户黏性：换掉 maka 的迁移成本主要是历史执行记录，而非生态锁定（见 vendor_lockin：无付费层、无共享账号、数据落本地 SQLite、执行记录格式公开）。

3. 场景维度：它在什么场合被用

人机协作是强人在环，且是审批式：工具越过沙箱边界（写文件 / 跑 shell）必须先过审批；运行可中止；失败被分类。它不追求全自动——对"可审计"这个核心承诺来说，人的审批决策本身就是执行记录的一部分（permission decisions 也落日志）。

三端形态，一个 Runtime Host：

典型用例三类：

• 在保密项目里用本地模型跑 agent，所有 tool call 与权限决策落 append-only 日志备查
• maka eval run <spec> 对同一任务跑 multi-arm 实验，横向比较不同 agent / 模型的得分 / 成本 / 耗时
• 会话崩了以后从执行记录恢复，并从任一 Turn 分叉出新会话继续

交付物是 code、artifact、eval-report、execution-record——后两项是七个样本里独一份的。orca 的交付纵深停在"代码 + 比对"，iPolloWork 纵深在"生成后仍可编辑"，maka 纵深在"过程本身成为可交付、可审计的资产"。

4. 技术维度：它怎么做到的

架构：四个入口，一个 Runtime Host

maka 的技术骨架一句话：Desktop / TUI / CLI / Eval 全部经同一个 Runtime Host 执行——单一所有者的生命周期 + 协议 + 客户端引导。技术栈是 Electron + React + TypeScript + Node.js + SQLite，外加两块"硬"的：peer mesh 的 Rust native addon（本地多设备 mesh）和 Runtime 的 Grep 工具对 ripgrep 的依赖。

┌─ 桌面 / TUI / CLI / Eval ──────────────────────────────┐
│                                                         │
│  四个入口 ──统一──> Runtime Host（单一生命周期所有者）    │
│                          │                              │
│                          ├──> AgentRun（自带 agent loop）│
│                          ├──> append-only 执行记录      │
│                          └──> 沙箱边界审批（越界必过）   │
│                                                         │
│  外部 agent：仅在 eval 环节经 external subject adapter   │
│  作为被测对象接入，不参与执行层                           │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

与 orca 正好相反：orca 的 Runtime 是"薄外壳 + N 个别人的引擎"，maka 的 Runtime 是"厚内核 + 零个别人的引擎"。

引擎抽象：对内满分，对外为零

这是 engine_neutral = 1 的含义：它不是"中立做得差"，是"根本不玩这个游戏"。把它和 orca（9 分）画在同一个坐标轴上，是系列对比的刻意选择——极端样本互相校准坐标系，中间值才有意义。

多 agent：Graph 模式，偏实验性

Graph 多算子并行，实现算子跑在独立 git worktree，但要求源项目是干净 worktree——有未提交改动就用不了。对比 orca 的并行 worktree（产品级封装，对脏工作区有处理），maka 的 Graph 更接近实验性能力。

本地优先：全场最彻底，但有一个明文暗礁

local_first_score = 10，七个样本最高——数据与执行记录不出机器，模型完全 BYO（云 API、本地模型或兼容网关，README 原话 "You bring the model"，不捆绑任何共享账号）。

但有一个细节必须单独说（见第 6 节 ②）：API key 以明文文件存放，README 自己承认 credential-vault.json 是 "local plaintext file, readable only by your OS account"。防护靠操作系统账户权限，不靠加密、不靠系统钥匙串。"数据不出机器"是真的，"数据都安全"则打问号。

扩展体系：有 MCP，skills 默认关，无插件市场

• MCP：packages/mcp 提供 provider-neutral 的 MCP 客户端集成
• skills：catalog skills 存在，但可选且默认关闭
• plugins：无独立插件市场

功能面是七个样本里最保守的：内置工具只有 Read / Write / Edit / Bash / Glob / Grep 六个；Computer Use 与 catalog skills 属可选且默认关闭；IM bot（聊天应用接入）标注 experimental。取舍很明确：用广度换确定性——每个内置能力都要先过"能不能落进执行记录"这道闸。

观测性：全场最强项

append-only 执行记录：model 消息、tool call、tool result、turn 结束方式全部落盘。上下文压缩只省略下次 prompt 里的旧 tool 输出，不删已存证据——"Shorter context is not deleted history"。崩溃恢复与可选续跑（注意：续跑默认关闭，见第 6 节 ③）。

5. 横向对比

说明：下表项目均已收录进本系列追踪库，数据来自各自档案（data/projects/*.yaml，2026-09-01 快照）。"引擎中立度 / 本地优先"取自档案 chart.*（1–10）。

maka 在谱系里的位置，用一句话概括：引擎中立度清零、本地优先打满、观测性独一份的那个角落。 orca 与 QwenPaw/OpenClaw 是同一坐标轴上的两个极端（9 分 vs 1-2 分），maka 是第三个极端——它让"引擎中立"这个维度对自己失去意义，换来"执行记录"这个新维度上的独占。七个样本里，只有它值得问"agent 干了什么"；其他六家的交付物回答的是"agent 做出了什么"。

6. 宣称 vs 实测

这一节是本系列最看重的部分。maka 项目方没有说谎——它的 README 甚至是七个样本里自我披露最充分的（多处主动写限制）——但"披露得充分"和"没有坑"是两回事。

① 宣称：Apache 品牌 = 成熟稳定、可用于生产。 实际：孵化状态恰恰是「尚未被 ASF 完全背书」的标记，README 自带官方免责声明。且截至 2026-09-01 没有任何 Apache 正式 release，对外分发的只有 Desktop Nightly，README 明确标注 "not an ASF release, not intended for production use"。平台支持也最窄：macOS arm64 是唯一正式档，Windows 为未签名预览，Linux 标注 soon。 来源：README 的 NOTE / IMPORTANT 段、Releases and downloads 段、平台 badge。

② 宣称：「Your machine, your data」本地优先、数据主权。 实际：数据确实不出机器，但 API key 以明文文件存放——README 原文承认 credential-vault.json 是 "local plaintext file, readable only by your OS account"。防护依赖操作系统账户权限，而非加密或系统钥匙串。renderer 进程拿不到，但同机任一以你身份运行的进程都能读到。"数据主权"成立，"凭据安全"只有半份。 来源：README「Local data and recovery」段。

③ 宣称：崩溃恢复与可选续跑。 实际：续跑默认关闭，需手动设 MAKA_RUNTIME_SAFE_BOUNDARY_RESUME=1，且 README 明确警告该调用会打模型、消耗 token。另存在升级断代：旧版 JSONL transcripts 与 Electron safeStorage 凭据不会被导入，升级后的工作区可能出现空线程，凭据必须重新录入。 来源：README「Local data and recovery」段。

④ 宣称：（无明确宣称，但易被期待为开箱即用的完整工作台）。 实际：内置工具只有 Read / Write / Edit / Bash / Glob / Grep 六个；Computer Use 与 catalog skills 属可选且默认关闭；IM bot（聊天应用接入）标注 experimental。功能面是七个样本里最保守的——取舍很明确：用广度换确定性。 来源：README「Current capabilities」段。

⑤ 宣称：支持 Graph 多算子并行。 实际：Graph 的实现算子跑在独立 git worktree，且要求源项目是干净 worktree——有未提交改动就用不了。相比 Orca 的并行 worktree（产品级封装），Maka 的 Graph 更接近实验性能力。 来源：README「Terminal entry points」段。

五条里有四条是 README 自己写出来的——这是 maka 工程文化的一个侧面：不藏限制，但也不粉饰。① 和 ② 合起来看是理解 maka 的钥匙：「治理成熟度最高、产品成熟度最低」——治理文件（DISCLAIMER-WIP、ASF_SOURCE_RELEASE 候选契约、CONTRIBUTING、SECURITY、中文文档齐全）一步没少，产品交付（正式 release、平台覆盖、功能面）一步未成。

7. 结论：什么人该用它

该用： - 对审计、数据主权、可复现评测有硬要求的团队（受监管场景尤甚） - 做 agent 横向对比研究的工程团队——maka eval 是当前唯一"自带、可复现、multi-arm"的开源评测入口 - 愿意用 Nightly 的稳定性风险，换"执行记录不出机器 + Apache-2.0 可再分发 + 无商业实体锁定"的自用开发者

不该用： - 要开箱即用完整工作台的人——六个内置工具、skills 默认关、Computer Use 默认关，功能面全场最保守 - 需要 Windows / Linux 正式支持的人——目前只有 macOS arm64 是正式档 - 以为 ASF 品牌等于生产可用的决策者——没有正式 release 就是没有正式 release - 把 API key 安全托付给应用层的团队——明文文件 + OS 账户权限，不满足最小权限/加密存储的合规要求

再看看： 等四件事落地再评估——① 第一个 Apache 正式 release（INCUBATING → 毕业信号，当前连 ASF_SOURCE_RELEASE 候选都还没有）② Linux 与 Windows 是否进入正式支持档 ③ 上游引擎是否把「event log + eval」原生化（这是它护城河的头号威胁，Codex / Claude Code 官方做评测框架的动作值得每季度盯一次）④ 续跑与 Graph 是否从实验能力走向默认能力（worktree 干净度要求是否会放宽）。

8. 追踪备注

• 数据日期：2026-09-01（GitHub API 快照）
• 指标：★ 4373 / fork 406 / open issues 398 / subscribers 23 / ~100 MB / TypeScript 91.7% + Rust 1.7%
• 最新版本：v0.2.0-dev.9.20260831，一天多版（均为 Nightly，无正式 release）
• 源码镜像：gitinbox/maka（public，source-only 快照 ~12 MB——depth=1 浅仓被 Gitea 拒绝，--unshallow 后完整裸仓 163 MB 超 nginx ~50 MB 上限，遂剔除 png/gif/mp4/字体降级为源码快照；完整保真裸仓保留在本地 .mirrors/maka.git，服务器放开上限后可推完整版）
• 结构化档案：data/projects/maka.yaml

下次跟进点：

1. ASF 孵化进度：DISCLAIMER-WIP 何时移除、第一个正式 release 何时出（毕业信号）
2. 平台覆盖：Linux / Windows 是否从 "soon" / 未签名预览 进入正式档
3. 上游威胁：Codex / Claude Code 官方是否原生化「执行记录 + 评测」能力
4. 功能面：续跑（safe boundary resume）与 Graph 是否从实验/默认关闭走向默认开启

_{本文为「全球智能体开源应用追踪」系列之一 · 总纲见系列索引 · 数据与脚本开源于 gitinbox/agent-radar}