inferstep/ATLAS

これは何？

主な機能

• 01ホスト型APIなしで、一般向けGPU（NVIDIA、AMD、Apple Silicon、Vulkan）上でローカル推論
• 02計画と複数候補の生成を行い、スコアリングで最適な候補を選択
• 03編集を採用する前に、複数言語のコンパイルとテストをサンドボックスで実行
• 04検証に失敗した後、コードを修正する修復ループ
• 05ファイルの追加、差分の表示、コミット、コマンド実行用のスラッシュコマンドを備えたターミナルUI
• 06モデル出力を想定されたJSON形式に保つ文法制約付きデコード

ユースケース

• リポジトリの内容をローカルにとどめる必要がある環境で、自分のマシン上にコーディングアシスタントを構築
• 小型のオープンモデルと自動テストを使った、複数ファイルにまたがる編集や構造的なコード変更
• セルフホスト型のGGUFモデルを中心としたエージェントのオーケストレーションを試す
• 計画、スコアリング、修復の各レイヤーが小型モデルのコード生成をどう改善するかを研究

クイックスタート

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   README にあるワンショットのブートストラップインストーラーを実行します（必要であれば、先に内容を確認してください）

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   インストールが完了するまで待ちます（10〜30分。大半はモデルのダウンロード時間です）。Docker と VRAM 16 GB 以上の GPU が利用できることを確認してください

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   任意のプロジェクトディレクトリでターミナル UI を起動します

   atlas

使う前に知っておきたいこと

• !実験段階であり、README によると検証には既知の不足があります。出力は自分で確認してください。
• !VRAM 16 GB 以上の GPU と Docker が必要です。また、古い NVIDIA カードではローカルでの再ビルドが必要です。
• !Docker のフルスタックは Linux を主な対象としています。Apple Silicon では別途、macOS ネイティブの手順を使用します。
• !AGPL-3.0 ライセンスで提供されており、コピーレフトの条件により、ネットワーク経由で利用する場合はソースコードの提供義務が生じます。

収録されている特集

トピック

よくある質問

ATLAS とは？

小型のオープンなGGUFモデルに、計画、候補のスコアリング、サンドボックスでのテスト、修復を組み合わせるセルフホスト型のローカルコーディングエージェントです。 ATLASは、小型のオープンモデルをより有効に活用するために設計されたローカルコーディングエージェントです。単一の生成結果に頼るのではなく、複数フェーズのパイプラインでモデルを拡張します。変更を計画し、異なる候補を複数生成して、モデル自身の埋め込みを利用する学習済み品質モデルで評価します。その後、隔離されたサンドボックスでコンパイルとテストを実行し、失敗を修復してから編集内容を採用します。自分のハードウェア上で動作し、ホスト型モデルAPIもトークンごとの料金も必要ありません。

ATLAS は無料で使えますか？ライセンスは？

ATLAS は AGPL-3.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

ATLAS は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。ATLAS の最終コミットは 2026年11月5日 です。

ATLAS は何に使えますか？

リポジトリの内容をローカルにとどめる必要がある環境で、自分のマシン上にコーディングアシスタントを構築 小型のオープンモデルと自動テストを使った、複数ファイルにまたがる編集や構造的なコード変更 セルフホスト型のGGUFモデルを中心としたエージェントのオーケストレーションを試す 計画、スコアリング、修復の各レイヤーが小型モデルのコード生成をどう改善するかを研究

ATLAS のインストール方法は？

README にあるワンショットのブートストラップインストーラーを実行します（必要であれば、先に内容を確認してください） インストールが完了するまで待ちます（10〜30分。大半はモデルのダウンロード時間です）。Docker と VRAM 16 GB 以上の GPU が利用できることを確認してください 任意のプロジェクトディレクトリでターミナル UI を起動します: atlas

ATLAS はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/inferstep/ATLAS