HART OS：オープンソースのAI OS、フロンティアAIにデータセンター不要

HART OS（Hevolve Hive Agentic Runtime）は、フロンティアAIがデータセンターを必要とせずにローカルデバイス上で直接実行できるように設計された、オープンソースのAIネイティブオペレーティングシステムです。従来の「AIアシスタント」モデルとは異なり、HART OSは推論能力をファイルシステムやネットワークスタックと同様にOSの基本サービスとして提供します。これにより、アプリケーションは独自にモデルを読み込んだりAPIキーを保持したりすることなく、標準インターフェースを介してAIサービスを要求できます。

このシステムは「ローカルファースト」の設計思想を採用しており、各デバイスのハードウェア能力を自動的にプローブし、Model Bus（socket、D-Bus、HTTPをサポート）を介してすべてのアプリにLLM、ビジョン、音声サービスを提供します。さらに重要なのは、HART OSが自己改善機能を備えていることです。各ノードは自身の動作から学習し、ローカルハードウェア上で静かに最適化され、データはデバイスから出ません。ユーザーはこの機能をスイッチで制御でき、常に最終的な制御権を保持できます。

アーキテクチャ面では、HART OSは単一のPythonコードベースを使用し、3つのトポロジー（フラット：単一マシン、地域LAN、中央クラウドメッシュ）をサポートします。OpenAI互換プロトコル（:6777/v1/chat/completions）を使用し、PeerLink（直接P2P WebSocket、ブローカーなし）で連携します。起動時にガードレールハッシュチェック（300秒ごとに再検証）とEd25519リリース署名により、システムセキュリティを確保します。

HART OSの機能は非常に豊富です。96のエキスパートエージェント（コーディング、リサーチ、マーケティング、セキュリティなど）、自動進化ループ（仮説生成→33ルールフィルター→ハイブ投票→パラレルサンドボックス→RSI-2ゲート→フェデレーションブロードキャスト）、およびレシピリプレイメカニズム（LLMステップをキャッシュし、次回の実行を90%高速化）を備えています。さらに、7つの組み込みベンチマークアダプターと、継続的なベースライン化と回帰テストをサポートします。

現在、HART OSはパブリックアルファ段階にあり、ランタイム、Model Bus、チャネルアダプターは日常的に使用されています。プロジェクトはコミュニティからの貢献を歓迎しており、特に自動進化ループ（autoresearch_loop.py）、ガードレール（hive_guardrails.py）、および31のチャネルアダプターに注目しています。開発者はCONTRIBUTING.mdを参照して貢献を開始できます。HART OSのGitHubリポジトリには詳細なドキュメントとクイックスタートガイドが含まれており、ユーザーは数行のコマンドでローカルに実行できます。