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openSystem

AIを前提とするOS。

ビルド バージョン テスト カバレッジ ライセンス

⚠️ 実験的プロジェクト。 本プロジェクトは初期研究段階にあり、本番環境での使用は推奨されません。 API、設定形式、アーキテクチャは予告なく変更される場合があります。コントリビューションや大胆なアイデアを歓迎します。

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今日存在するすべてのオペレーティングシステムは、大規模言語モデルが登場する前に設計されました。 Linuxは人間が操作するために設計されました。openSystemはAIが操作するために設計されています—— そして人間が指示する。

openSystemはLinuxディストリビューションではありません。研究プロトタイプでもありません。 これは明確な賭けです：5年以内に、あらゆる意味のあるOS操作がAIによって仲介されるでしょう。 私たちはその前提から出発したOSを構築しています。50年のPOSIXレガシーの上にAIを乗せるのではなく。

あなたが以下を信じるなら、このプロジェクトはあなたを怒らせるでしょう：

  • 決定論的システムは常に確率的システムより安全だ
  • ユーザーはOSが何をしているか理解すべきだ
  • POSIX互換性は制約ではなく機能だ

あなたが以下を信じるなら、このプロジェクトはあなたのためにあります：

  • 1970年代のシェルの比喩はとっくに役目を終えている
  • AI推論はシステムコールパスに組み込むほど安価になっている
  • あなたがこれまで使った中で最高のOSはまだ構築されていない

デモ

一言話しかけるだけで、30秒以内に動くアプリが手に入ります。

openSystem デモ

何が起きたか： 自然言語 → LLMがRust/WASMコードを生成 → コンパイル → Ed25519署名済み.ospパッケージ → インストール → wasmtimeサンドボックスで実行。パッケージマネージャー不要。アプリストアの審査不要。既存のバイナリ不要。

現在の機能（v0.5.0）

機能 状態 実装
自然言語 → アプリ作成 ✅ 動作中 os-agent 意図パイプライン + LLM コード生成
WASM サンドボックス実行 ✅ 動作中 wasmtime / WASIp1、MemoryOutputPipe 出力キャプチャ
App Store インストール/検索 ✅ 動作中 SQLite レジストリ + Ed25519署名 .osp パッケージ
パッケージ署名検証 ✅ 動作中 OspPackage::verify_signature + E2Eテスト
ソフトウェア GUI レンダリング ✅ 動作中 tiny-skia 0.12 + fontdue 0.9 ピクセルラスタライザー
UIDL → ECS コンポーネントツリー ✅ 動作中 build_ecs_tree() ヒットテスト・レイアウトエンジン付き
UIイベント → WASM コールバック ✅ 動作中 EventBridge 双方向チャネル
AI生成GUIレイアウト ✅ 動作中 UIDL_GEN_SYSTEM_PROMPT few-shotスキーマ
AIドリブンリソーススケジューリング ✅ 動作中 eBPFプローブ + cgroup v2 + LLM決定ループ
Timerシスコール（interval/clear） ✅ 動作中 pollingモデル、ノンブロッキングdetach
デスクトップ通知 ✅ 動作中 notify_send + fallback実装
Storageアプリ分離 ✅ 動作中 分離検証テスト
GPUアクセラレーションレンダリング 🔜 v0.6.0 Bevy + wgpu（ECSツリー接続待ち）
WASM実行時間制限 🔜 v0.6.0 epochインタラプトCPUバジェット

メトリクス： 392テスト · clippyワーニング0 · カバレッジ80%

アーキテクチャ

graph TB
    subgraph User["ユーザーインタラクション層"]
        NL["自然言語ターミナル"]
        WebUI["Web UI"]
        Voice["音声（whisper.cpp）"]
    end

    subgraph Agent["os-agent デーモン"]
        Intent["意図分類器"]
        CodeGen["LLM コード生成"]
        UIGen["UIDL ジェネレーター"]
        AppStore["App Store クライアント"]
    end

    subgraph Runtime["アプリランタイム"]
        Wasm["wasmtime サンドボックス\n(WASIp1)"]
        GUI["GUI レンダラー\n(tiny-skia + ECS)"]
        SysBus["システムサービスバス\n(os-syscall-bindings)"]
    end

    subgraph AI["AI ランタイム層"]
        LLM["リモート LLM API\n(OpenAI互換 / Anthropic)"]
    end

    subgraph Sched["リソーススケジューリング"]
        eBPF["eBPF CPU/IO プローブ"]
        CGroup["cgroup v2 コントロール"]
        AILoop["AI 決定ループ"]
    end

    subgraph Kernel["Linux 6.x カーネル"]
        SchedExt["sched_ext"]
        IoUring["io_uring"]
        KMS["KMS/DRM"]
    end

    NL --> Intent
    WebUI --> Intent
    Voice --> Intent
    Intent --> CodeGen
    Intent --> UIGen
    CodeGen --> LLM
    UIGen --> LLM
    CodeGen --> Wasm
    UIGen --> GUI
    GUI --> SysBus
    Wasm --> SysBus
    AppStore --> Intent
    eBPF --> AILoop
    AILoop --> CGroup
    SysBus --> Kernel
    CGroup --> Kernel
Loading

アプリライフサイクル

sequenceDiagram
    participant U as ユーザー
    participant A as os-agent
    participant L as LLM API
    participant W as wasmtime

    U->>A: "ポモドーロタイマーを作って"
    A->>A: 分類 → CreateApp
    A->>L: Rust/WASM + UIDL を並行生成
    L-->>A: app.wasm + uidl.json
    A->>A: cargo check → .osp パック → Ed25519 署名
    A-->>U: ✓ アプリインストール完了 (UUID: 3f8a1c2d-...)

    U->>A: "ポモドーロを実行して"
    A->>A: 分類 → RunApp
    A->>W: サンドボックスで app.wasm を実行
    W-->>U: ポモドーロタイマーを開始しました。25分間集中してください。
Loading

はじめに

必要環境

  • Rust 1.75+
  • wasm32-wasip1 Rustターゲット：rustup target add wasm32-wasip1
  • Python 3.10+（rom-builderスクリプト用）
  • QEMU（テスト用）
  • リモートLLM APIエンドポイント（OpenAI互換またはAnthropicネイティブ）

ビルド

git clone https://github.com/soolaugust/openSystem
cd openSystem
cargo build --workspace
cargo test --workspace   # 392テスト、全パス

QEMUで実行

# システムイメージをビルド
python3 rom-builder/build.py --manifest hardware_manifest_qemu.json

# ヘッドレス（シリアルコンソール）
qemu-system-x86_64 \
  -hda system.img -m 8G -smp 4 -enable-kvm \
  -device virtio-net-pci,netdev=net0 \
  -netdev user,id=net0,hostfwd=tcp::8080-:8080 \
  -nographic

# GUIセッション
qemu-system-x86_64 \
  -hda system.img -m 8G -smp 4 -enable-kvm \
  -device virtio-gpu -device virtio-keyboard-pci -device virtio-mouse-pci \
  -device virtio-net-pci,netdev=net0 \
  -netdev user,id=net0,hostfwd=tcp::8080-:8080

AIモデルの設定

初回起動時、セットアップウィザードが対話形式でモデル設定を案内します。 再設定：opensystem-setup

設定ファイル /etc/os-agent/model.conf：

[api]
base_url = "https://api.deepseek.com/v1"   # OpenAI互換エンドポイントであれば何でも可
api_key  = "<your-api-key>"
model    = "deepseek-chat"
# api_format = "anthropic"                 # Anthropicネイティブ形式の場合はコメントを外す

[network]
timeout_ms  = 10000
retry_count = 3

[fallback]                                 # 任意：フォールバックエンドポイント
base_url = "https://api.anthropic.com/v1"
api_key  = "<your-api-key>"
model    = "claude-sonnet-4-6"
フォーマット api_format の値 認証ヘッダー 対応プロバイダー例
OpenAI互換（デフォルト） "openai" または省略 Authorization: Bearer DeepSeek、Qwen、vLLM、OpenAI
Anthropicネイティブ "anthropic" x-api-key Claude (api.anthropic.com)

URLに "anthropic" が含まれる場合、Anthropicフォーマットとして自動検出されます。

コンポーネント一覧

クレート 説明 テスト数
os-agent コアデーモン：NLターミナル、意図分類、アプリ生成、WASMランナー 59
gui-renderer UIDLレイアウトエンジン、ソフトウェアラスタライザー、ECSツリー、イベントブリッジ 64
app-store Ed25519署名 .osp レジストリ、HTTP API、osctl CLI 48
resource-scheduler AIドリブン cgroup v2 管理、eBPF CPU/IO プローブ —
rom-builder ハードウェアマニフェストリゾルバー、QEMUボードサポート、ディスクイメージパッケージング —
os-syscall-bindings WASI syscall API、メモリセーフIPC、タイマー管理 58

Linuxとの関係

openSystemはv1においてLinuxをハードウェア抽象化レイヤーとして使用しながら、独自カーネルを並行開発しています。 ハードウェアサポートについてLinuxを参考にし、30年分のドライバー開発に感謝します。 しかし私たちのプロセスモデルはPOSIXではなく、私たちのシェルはシェルではありません。 Linuxの互換性が必要な場合：このプロジェクトをフォークして互換レイヤーを構築してください——リンクはしますが、マージはしません。

論争的な立場

システムコールパスにおけるAIについて：

「AI推論は遅すぎないか？」— 今はそうです。私たちは推論レイテンシが1000msではなく10msの世界に向けて最適化しています。

ネットワーク依存について：

オフラインモードは目標ではありません。これはiPhoneがiCloudについて下したのと同じ決断です。

POSIXについて：

openSystemではソフトウェアはオンデマンドで生成されます。POSIX互換性は、ストリーミングサービスにVHSサポートを要求するようなものです。

コントリビュート

openSystemは活発に開発中です。以下の分野でのコントリビューションを歓迎します：

  • GPUレンダリング — ECSツリーをBevy + wgpuに接続（gui-renderer/src/bevy_renderer.rs）
  • WASM host functions — net_http_get、storage分離、syscallバインディング実装（os-agent/src/wasm_runtime.rs）
  • テストカバレッジ — 現在80%、目標90%+（issueを見る）
  • 音声インターフェース — whisper.cppの統合はスタブ済み、実装が必要
  • 大胆なアイデア — AIのためのOSが面白いと思うなら、issueを開いてください
cargo test --workspace                       # 全テスト実行
cargo clippy --workspace -- -D warnings      # ゼロワーニングポリシー

ライセンス

MIT