中国人民大学 NLPIR などのチームによる汎用的な長期的タスク向けエージェントシェルで、その核となるのは「戦略」と「実行管理」の分離です。モデルは「何をするか」「誰に委任するか」「受け入れ判定を行うか」を決定し、ランタイムは状態の保存とフィードバックを担当します。3層構造は、メインエージェント（計画策定、委任、評価）、調整ランタイム（サブタスクのディスパッチ、ライフサイクルの追跡）、およびオプションのサブエージェント（範囲を限定したタスクの実行）で構成され、同期・非同期の両方に対応しています。共有アプリケーション層は、CLI、検索、ファイル、MCP、ドキュメントエディタ、プレゼンテーション、CAD、Blender を接続しており、人間は対話を通じて参加することも、同じドキュメントやシーンを直接編集して参加することも可能です。階層化されたワークスペースと永続的なセマンティックメモリにより、ファイル、重要な意思決定、長時間のジョブログは中断後も継続して実行できます。
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理由
- 著者によると、12 個のベンチマークと 6 種類の実際のアプリケーションにおいて、Codex や DeepSeek Harness などの最先端エージェントアプリケーションと同等のパフォーマンスを発揮するとのことです。
- 長期自動化の事例：GLM-5.3 をバックボーンとして使用し、CoworkOS に Qwen3.6-35B-A3B に対して 5 ラウンドの自動後訓練（失敗の分析、データ修正、訓練、検証）を実行させました。著者によると、8 個のベンチマークの平均スコアが 33.19 から 42.95 に向上しました（+9.76）。
- インストールが簡単：MIT ライセンス、npm パッケージ coworkos-app、macOS デスクトップ版と macOS / Linux コマンドライン版があり、モデルサービスは自分で設定します。ワークスペースと実行記録はローカルマシンに保存されます。Hugging Face での公開当日のいいね数は第4位でした（これは単に関心の高さを示すものです）。
使い方
- デスクトップ版（Apple チップ、macOS 14 以上、Node.js ≥22.19.0）：npx coworkos-app@latest desktop install。
- コマンドライン版：npm install -g coworkos-app、プロジェクトディレクトリに移動後、coworkos init でモデルサービスのアドレス、モデル ID、API Key を入力し、coworkos doctor --test-connection で接続性を確認します（1回のクォータを消費します）。その後、coworkos を実行してやりたいことを記述します。
- 終了後、同じディレクトリで coworkos --continue を実行すると前回のセッションから再開できます。オンラインデモはプロジェクトページの showcase を参照してください。
リスク
- シェルのみの提供であり、モデルは含まれていません。効果は接続するモデルサービスとクォータに依存します。Codex などとの比較や後訓練事例のスコアはすべて著者による報告です。
- デスクトップ版は現在、Apple チップを搭載した macOS のみに対応しています。エージェントはコマンドの実行やファイルの編集が可能であり、README にはサードパーティコンポーネントに別のライセンス例外があることが記載されているため、各自で確認が必要です。
- 自動後訓練の事例には訓練用の計算リソースが必要ですが、README には再現用のスクリプトが提供されていません。
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