atoma

警告

atoma は現在活発に開発されています。 組織同士が分離されるように設計されています（プロジェクト、ワークスペース、トレース、プレビュー）。ただし、プラットフォームは独立した監査を受けておらず、あらゆる状況において分離が保たれることや、ほかのセキュリティ上の欠陥がないことを、現時点では保証できません。atoma.run 上でも、他者に公開されたセルフホスト環境でも、目標、アップロードファイル、生成されたアプリケーションには、機密情報、個人情報、その他の機微なデータを含めないでください。 ホスト型サービスは、漏えいしては困るデータの処理ではなく、製品の評価にご利用ください。脆弱性の報告については SECURITY.md をご覧ください。

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この4分間のウォークスルーでは、2回の実行で進めるビジネスシナリオ、3層の連携、MCP の統合、モデルコストの最適化を紹介します。

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ビジネス上のニーズから、使えるツールへ

業務チームにはダッシュボードが必要です。代理店にはクライアント向けのデモが必要です。プロダクトチームには API のプロトタイプが必要です。atoma は、そうした依頼をソフトウェアに変えます。Web アプリケーション、HTTP API、コマンドラインツール、およびそれらの技術ドキュメントを作成します。

atoma.run から始めましょう。Web コンソールでは、プロジェクト、AI による実行、受け入れ基準、結果のプレビュー、モデルの選択、実行履歴を一か所で確認できます。このリポジトリには、内容を確認、拡張、またはセルフホストしたいチーム向けに、オープンソースのエンジンとコンソールが含まれています。

チームでどんなものを作れますか？

以下はプロジェクトのブリーフ例であり、業界向けの連携機能や顧客への導入実績を示すものではありません。

チームまたは業界	プロジェクト例	役立つこと
代理店・コンサルティング	インタラクティブな顧客向けデモ、またはプロジェクト見積もりツール	提案を顧客が試せるものにできます
小売・Eコマース	エクスポートした CSV ファイルから作成する売上ダッシュボード	商品の実績を確認し、チームとわかりやすい形で共有できます
物流・オペレーション	サンプルデータを使った在庫ビューアー、または配送状況のプロトタイプ	オペレーションシステムに接続する前にワークフローを試せます
SaaS・プロダクトチーム	Web アプリのプロトタイプ、または HTTP JSON API	機能を試し、動作するコードをエンジニアリングチームに引き継げます
データ・エンジニアリングチーム	CSV から JSON への CLI、検証ユーティリティ、または技術ドキュメント	繰り返し行う作業を再利用可能なツールにできます

たとえば、次のように依頼できます。

日付、商品、地域、売上の列を含む CSV をアップロードできる売上ダッシュボードを作成してください。フィルター、月別の合計、地域別のグラフを追加してください。サンプルデータと、ローカルで実行する手順も含めてください。

実行の流れ

1. Projects → Talk to Atoma を開くか、Settings から MCP 経由で既存のエージェントを接続します。作成したいプロジェクト、または変更したい内容を説明してください。統合アシスタントは、保存済みのプロジェクトブリーフと最新の実行結果を使って提案を準備します。
2. 新規または既存のプロジェクト、実行目標、任意の受け入れ条件について、エージェントの提案を確認します。統合アシスタントでは、作成と実行の開始にそれぞれ個別の確認ボタンがあります。どちらも既存の MCP を使用します。条件が指定されていない場合、実行時に目標から独自のチェックリストが作成されます。
3. エージェントが計画を立て、ファイルを書き込み、サーバーを起動し、作業内容を確認する様子を実行中に確認します。各ステップの背後にあるモデル、トークン、コストも確認できます。
4. 実行中に作成されたスナップショットも含め、一時的で隔離された環境で Web の成果物をプレビューします。
5. 検証記録とともに成果物を保持し、接続済みの GitHub リポジトリに公開します。プロジェクトの次回の実行は、その成果物を引き継ぎます。GitHub からインポートしたプロジェクトは、毎回デフォルトブランチから実行を開始します。

プレビューはレビュー用の環境です。生成されたアプリケーションのデプロイは別の手順です。プロジェクトの実行では、設定済みのモデルアカウントを使用し、モデルの利用枠を消費するか、API 料金が発生します。

機能

起動前に承認する受け入れ条件

プロジェクトの実行には、MCP または CLI（--criteria <file>）を通じて、最大 12 件の受け入れ条件を指定できます。GET /api/items のような行は HTTP チェックとして扱われ、それ以外の行はレビューによって判定されます。ホストは計画の開始前に条件リストを保存し、その後は変更できません。プランナーには、このリストがユーザーによって作成されたことが伝えられます。また、最終チェックには、実行自体が起動したサーバーで実際に確認された HTTP チェックが伝えられます。

条件リストがない場合、実行時に最も低コストのモデルを 1 回呼び出して、目標から条件リストを作成します。作成された条件リストは、最終チェックで確認する項目を増やすことはできますが、実行を成功と判定させることはできません。

完了した作業が破棄されることはありません

少なくとも 1 つのフェーズを完了した後に予算を使い切った実行、または修正を 1 回試みた後に最終チェックで結果が認められなかった実行は、破棄されずに未完了として保持されます。完了した作業がまだチェックされている間に期限を迎えた場合も同様です。完了したフェーズはワークスペースに残り、コンソールには停止した理由と次に行うべきことが平易な言葉で表示されます。技術的な理由も、ワンクリックで確認できます。atoma で作成したプロジェクトでは、次回の実行はそのワークスペースから開始され、前回の実行が停止した理由も伝えられます。GitHub からインポートしたプロジェクトは毎回デフォルトブランチから実行を開始するため、未公開の変更は引き継がれません。

モデルを選び、比較します

各ティア（ワーカー、スーパーバイザー、プランナー）は、それぞれ独自のモデルセレクター <api|sub|own>:<vendor>:<model> を使用します。Anthropic、OpenAI、Google DeepMind、xAI、Meta、Mistral、Alibaba Qwen、DeepSeek、Moonshot、Z.ai、およびセルフホスト可能な Ollama に対応しています。api: は API キーで課金され、sub: はホストの Claude または ChatGPT のサブスクリプションを使います。own: はメンバー自身の ChatGPT アカウントを使い、利用可能なモデルは Settings に表示されます。または、メンバー自身の Claude Code トークンを使います（ベータ版）。オペレーターは、ホストのサブスクリプションを管理者権限を付与せずに、指定したメンバーへ委任できます。提供されるモデルとトークンあたりの価格は、バージョン管理された単一のファイル src/core/modelCatalog.json にまとめられており、npm run models -- refresh で最新の状態に保たれます。価格は日付付きの履歴として管理されるため、ベンダーの価格変更は変更日以降に適用され、それ以前の価格は変更されません。

実行のたびに、固定されたモデルと、プロバイダーが実際に提供したモデルが記録されます。atoma で作成したプロジェクトの完了済みまたは未完了の実行は、API または MCP を通じて別のモデルで再実行できます。目標、受け入れ基準、開始時のワークスペースは同じです。再実行はプロジェクトの履歴に並んで表示されるため、コスト、時間、結果を比較できます。再実行によって公開されることも、後続の実行に情報が引き継がれることもありません。

リポジトリから始め、そこに公開します

GitHub App をインストールすると、リポジトリをプロジェクトにインポートしたり、新しいプロジェクトを作成したりできます。その後、完了した成果物をリポジトリに公開できます。Markdown、CSV、PDF、Office ドキュメントなど、プロジェクトの以前の成果物はインデックス化され、後続の実行で検索し、該当箇所を正確に引用できます。TypeScript／JavaScript のソースでは、Haystack を通じてシンボルと解決済みのローカルインポートも利用できます。クライアントは atoma_run_search を使って保存済みバージョンを調べます（対象範囲と評価）。GitHub App のセットアップを参照してください。

確認できる検証

スーパーバイザーは、実行で生成された証拠（ファイル、コマンドの終了コード、HTTP プローブ、目標で指定されたビューポート幅で実施したブラウザチェック）を使って結果を確認します。モデルが記述したシェルコマンドを再実行することはありません。すべての判定、再試行、拒否がタイムラインに記録され、コンソールはデスクトップとモバイルで 13 言語に対応しています。

既存の静的ページについては、ホストが編集開始前と納品前に、以前の実行で記録されたブラウザチェックも再実行します。リグレッションは最終レビューに回され、要求された変更と失われた動作が区別されます。読み取り専用のフェーズでは変更したファイルが元に戻され、ワーカーは既存のファイルを読んでから編集します。継承されたブラウザチェックを参照してください。

Decision は範囲を限定した判断を担います

TypeSafe の Jev モデルである Decision は、エージェントやレシピの選択、証拠が十分な場合の中間計画や結果の承認、同等のレシピを繰り返し学習することの回避を支援します。構造化された質問に回答し、実行に使うモデルは引き続き、計画の立案、コードの記述、拒否理由の説明を担います。回答に確信が持てない場合や回答できない場合は、それらのモデルに差し戻されます。最終的な納品受け入れは Decision から独立しています。

初期目標と開始時のリポジトリに基づいて、ルートのティッシュを選びます。Decision は適切な登録済み L3 を選択します。選択に確信が持てない場合、または適合するティッシュがない場合は、範囲を限定したモデル呼び出しで既存のティッシュを再利用するか、新しい機能を要求します。新しいティッシュのプロンプトは、プラットフォームの認証情報を使い、プラットフォームで固定された L3 モデルによって作成されます。従来の run:build コマンドでは、分析タスクと説明タスクも実行できます。

ホストに TYPESAFE_API_KEY が設定されていれば、オペレーターが ATOMA_JEV=0 を設定しない限り、すべての組織で Decision が有効になります。タスクのテキストや証拠の抜粋を含む Decision のコンテキストは、サービス規約に記載のとおり TypeSafe に送信されます。タイムラインには、Decision の判断、レイテンシ、個別のコストが記録されます。また、承認の一部をモデルでレビューし、比較します。アーキテクチャガイドを参照してください。

再デプロイせずに実行上限を調整

プラットフォーム管理者は、Settings または npm run settings を使って、実行予算、トークンと支出の上限、呼び出しのタイムアウト、ツールの反復上限を変更できます。 変更は監査ジャーナルに記録され、新しい実行に適用されます。トークンまたは支出の上限に達すると、それ以降のモデル呼び出しが停止し、完了済みのフェーズは未完了の実行として保持されます。実行上限の運用をご覧ください。

MCP 経由で既存のエージェントを接続

コンソールは https://<your-instance>/mcp に HTTP MCP エンドポイントを提供します。Claude Code や Codex などの互換クライアントは、プロジェクトの作成、会話とリポジトリのコンテキストからの実行目標の下書き、実行の開始、受け入れ基準の提示、再実行のリクエスト、トレース、コスト、診断情報の読み取りを行えます。Web コンソールには、外部エージェントを利用しないお客様向けの統合アシスタントも用意されており、プロジェクトと結果を確認する場所としても引き続き利用できます。個人サブスクリプション、組織の API キー、または設定済みのプラットフォーム API 接続を選択できます。会話の使用量は実行とは別に計上されます。セットアップと上限をご覧ください。 Atoma と MCP クライアントの間では、どちらの方向からでも会話を続けられます。 Claude または別のエージェントで続けるを使うと、続行用プロンプトをコピーできます。 共有されたメッセージと提案は、同じアカウントおよび組織内でのみ非公開です。

1 つのエンドポイントで、MCP プロトコルのリビジョン 2025-11-25 と 2026-07-28 の両方をサポートします。 OAuth クライアントは、メタデータ URL で識別されるクライアントを含め、ブラウザーでの同意を通じて接続できます。プロジェクトの実行タスクはクライアントの再接続後も保持され、結果は互換クライアントが開いたり参照したりできる実行リソースにリンクされます。

63 個のツール。 表示されるツールは、呼び出し元のロールによって異なります。コンパクトで検索可能なメニュー、記録された進捗状況、保存済みファイルのリーダーにより、会話の中でワークフローを完結できます。バージョン管理されたプロジェクト概要とクライアントが確認した決定事項は、各実行で atoma_project_context と atoma_project_context_update を通じて記録されます。 モデルからの提案は、クライアントが確認するまで提案のままです。順次実行されるプロジェクトの実行は、クライアントの選択が必要な場合に一時停止でき、atoma_run_answer を通じて回答を受け取り、atoma_run_resume で保存済みの作業を再開できます。atoma_run_review は、クライアントが受け入れる前に、保存済みの証拠を上限内でまとめます。テストの実行やプレビューの表示は行いません。クライアントは、検証済みの作業を一時停止して再開したり、実行間で保存済みファイルの一覧を比較したりできます。atoma_run_start は baseRunId を受け付け、特定の保存済みバージョンを元に反復できます。ステータスと準備状況には、受け入れ済みの参照先が示されます。成果物は、GitHub への公開前にクライアントによるテストと明示的な受け入れを待ちます。MCP Apps に対応するホストでは、インラインの実行ビューも表示できます。どのクライアントでも、テキストの結果とファイルリソースへのリンクは保持されます。 MCP 接続と認証のガイドをご覧ください。

実行を自らレビューするプラットフォーム

3 つのバックグラウンドサービスがプラットフォーム自体を監視します。センチネルは、進行中の実行を監視し、コスト超過や軌道の逸脱を検知します。アナリストは、各実行の終了後に、引用を付した事後検証の判定を書きます。コードの不具合を指摘した判定をメンダーがプルリクエストにし、人がレビューしてマージします。監督システムの設計をご覧ください。

仕組み

atoma は、計画、監督、実行を異なる AI エージェントとモデル階層に割り当てます。各実行はデフォルトでプランナーから始まり、目標をフェーズに分解して、それぞれをスーパーバイザーとそのワーカーに引き継ぎます。実行はスーパーバイザーレベルから開始することもでき、その場合、監督の再試行が尽きるとプランナーが引き継ぎます。また、シードされた実行では、その際に開始時のワークスペースが維持されます。

• ワーカーが構築します。 ファイルの読み書き、コマンドの実行、ツールの使用を行います。プロジェクトの実行は、明示的に外部への通信を許可しない限り、ネットワーク接続のないコンテナー内で行われます。ローカルの npm run run:build は --container を指定しない限り、ホスト上で実行されます。
• スーパーバイザーが確認します。 成果物の証拠と固定プローブに照らして結果をレビューします。提出前には、別のチェックで最終結果を目標とその受け入れ基準に照らしてレビューします。
• 信頼は実績によって得られます。 成功を重ねたコンポーネントは、機械的なチェックを維持しつつ、一部のモデルレビューを省略できます。失敗すると、その信頼は取り消されます。
• スキルは引き継がれます。 検証済みの作業は、再利用可能なレシピになります。スクリプト化できるレシピは、習得と同時にコンパイルされ、その後は失敗するまでモデル呼び出しなしでスクリプトが実行されます。

構成モデルは Element → Molecule → Cell → Tissue です。ツール、ワーカー、スーパーバイザー、プランナーを表します。アーキテクチャ、実行境界、検証設計については、atoma の仕組み をご覧ください。

すべての実行で共有される単一のカタログ。 1つのインスタンスには、1つのエージェントレジストリ、1つのスキルカタログ、1組の信頼カウンターがあり、どの組織が開始した実行でも、すべての実行がこれらを読み書きします。あるチームの実行で得られた知見は、次のチームの実行にも提供されます。プロジェクト、ワークスペース、トレース、検索可能なドキュメントは、引き続き組織ごとに分離されます。これが設計方針であり、代償もあります。実行が書き込んだプロンプトやレシピには、与えられたドキュメントから導き出された表現も含め、他の組織の実行から読み取り可能なものがあります。そのため、インスタンスは、実行で得られた学習内容の共有を受け入れるチームに適しています。ホスト型サービスでは、これを共有学習の利用規約に明記しています。

ローカルでインストールして評価する

ウェブで利用する場合は、atoma.run から始めてください。 ソースをチェックアウトする場合は、固定された Node バージョンを使用し、システムの前提条件を含む開発セットアップガイドに従ってください。実行とテストスイート全体の実行には macOS または Linux が必要です。Windows では、ext4 上に独自のチェックアウトを用意した WSL2 を使用してください。

git clone https://github.com/atoma-run/atoma.git
cd atoma
nvm install && nvm use
npm ci
npm run release:check
npm run doctor

.env.example と開発ガイドを使用してモデルプロバイダーを設定し、タスクを実行してコンソールを開きます。

npm run run:build -- "a Node CLI that converts CSV to JSON"
npm run viz:serve

コンパイル済みコマンドはプロセス環境を読み込みますが、.env は読み込みません。ローカルコンソールはデフォルトでループバック上に公開されます。組織スコープのプロジェクト実行には、さらに Docker と Haystack 検索ランタイムが必要です。詳細は開発セットアップガイドをご覧ください。 新規チェックアウトには、学習済みの状態は含まれません。

Docker Desktop を搭載したペアリング済みの macOS または Windows コンピューターでオプトインして実行する方法については、Atoma Computeをご覧ください。そのヘッドレスクライアントは、ワークスペース、ツール、検索、プレビューをローカルで実行し、Atoma はオーケストレーションと保存済みの結果を保持します。

他のユーザー向けにインスタンスをホストするには、パッケージ化されたスタック、デプロイ、GitHub App、プレビューの各ガイドに従い、npm run backup -- --dest <mount> を使って状態をマシン外にバックアップしてください。

ステータス

atoma は進化を続けるオープンソースシステムです。ウェブコンソール、プロジェクトの実行、受け入れ基準、比較の再実行、GitHub のインポートと公開、結果のプレビュー、MCP エンドポイントが atoma.run で利用されています。

ローカルファイルツールによる隔離は、シェルの隔離ではありません。実行を隔離するには、コンテナバックエンドを使用してください。プラットフォーム管理者は組織をまたいでデータを閲覧できます。また、互いに信頼されていないテナントが共存するデプロイ形態はサポートされていません。検証によってレビュー用の証拠は得られますが、生成されたアプリケーションが本番環境に対応できることを保証するものではありません。変更内容については、変更履歴を参照してください。

リポジトリの情報

このチェックアウトから確認できる情報
バージョン	0.5.1
Node	24.20+ (.nvmrc 24.20.0, engines >=24)
独自の契約に基づくサブシステム	19
MCP ツール	63
厳選されたエージェント名	118 分子 · 40 細胞 · 20 組織
管理されたベンチマークラウンド	12 (benchmark/RESULT.md + ROUND<n>.md)
インターフェースのロケール	13 カタログ — ソース 1、翻訳済み 12

ドキュメント

最新のガイドはドキュメントインデックス、過去の設計、レビュー、リリースの証跡はアーカイブをご覧ください。

知りたいこと	参照先
アーキテクチャを理解する	仕組み
Decision とその評価を理解する	アーキテクチャ · Decision の記録 · 最新のポリシー修正
実行間で共有される内容を確認する	共有学習に関する規約
自分の ChatGPT アカウントを使う	個人モデルの検出
ローカルで開発する、または貢献する	開発環境のセットアップ · 貢献ガイド
ホスト型インスタンスを運用する	パッケージ化されたスタック · デプロイ · メンテナンス · 設定
結果を公開する、またはプレビューを有効にする	GitHub App · プレビューのデプロイ
MCP クライアントを接続する	MCP 認証
変更を確認する	変更履歴 · コードレビュー
脆弱性を報告する	セキュリティポリシー

過去の測定結果

12 回の管理されたラウンドでは、単一のエージェント（フロンティアモデル、および後半のラウンドではより低コストの Sonnet エージェントと Haiku エージェント）を対象に、ビルドとメンテナンスのタスクを検証しました。結果は一様ではありませんでした。一部の比較では atoma が優位でしたが、検証したメンテナンスタスクでは、より低コストの直接モデルが atoma と同等の結果を出すか、上回りました。これらの結果は 2026-08-18 の状態リセットより前のものであり、現行リリースのコスト削減や正確性を示すものではありません。背景については、プロトコルと結果をご覧ください。

ライセンス

atoma は、GNU Affero General Public License, version 3（AGPL-3.0-only）のもとで提供される無料のオープンソースソフトウェアです。改変版を配布する場合、またはユーザーがネットワーク経由で利用する形で実行する場合は、そのユーザーに同じライセンスのもとでソースコードを提供する必要があります。社内での本番利用やホスティングを含む、改変を加えない利用については、著作権表示を保持する以上の義務はありません。AGPL を受け入れられない組織向けに、作者から商用ライセンスを取得できます。これを可能にする権利は、貢献者がCLAを通じて付与しており、CLA ではプロジェクトを OSI 承認ライセンスのもとに維持することも約束されています。

貢献はCONTRIBUTING.mdから始めてください。脆弱性の報告は、イシュートラッカーではなくSECURITY.mdに従ってください。ホスト型サービスのatoma.runでは、ソフトウェアライセンスとは別に、共有学習サービスの利用規約と運営者への連絡先を公開しています。

モデルプロバイダーへの呼び出しには、提供された認証情報が使用され、各プロバイダー独自の規約が適用されます。依存関係の @anthropic-ai/claude-agent-sdk は Anthropic 独自のライセンスで配布されています。また、src/viz/public/ 内の 3D アセットには、各ファイルの横に CC0 および CC-BY-4.0 の表示があります。

著作権 2026 Matthieu Foillard。

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atoma.run を見る →