AIエージェントのためのOS。
ワークスペースを必要に応じて組み立てる、プライベートなAIオペレーティングシステム。モデルはあなた自身のマシンで動くので、仕事もそこにとどまります。サブスクリプションが積み上がることも、アップロードも、API料金の請求もありません。
NVIDIA Inception のメンバーです
NVIDIA GPU、CUDA、TensorRTに合わせて調整したローカル推論。Jetson Nano、DGX Sparkなどに向けてMeghaOSを開発しています。自分の机の上でモデルを動かす、個人のAIスーパーコンピュータです。
資金はあとどれくらい持つ?
お金はどこにあるか
このマシン上の元帳エクスポートから読み取った。端末の外には何も出ていない。
3か月ぶん下回っている。 予測を上回っているのは計算費だけで、評価用クラスタが稼働してから19%増。
人件費は想定どおりなので、この差異は時期の問題ではなく実質的なもの。
デスクトップ自身のレンダラーが、エージェントが書き込む対象のスキーマから描画しています。ウィジェットも、ライトテーマも、カードの枠も製品と同じものです。構成先は チャットパネル。データは架空のものです。ご自身のマシンでは、あなた自身のデータになります。 あなたの言語での構成はフロンティアモデルで動きます。MeghaOS Pro またはご自身の API キーをお使いください。ローカルの Megha モデルは英語で動作します。
ほかの「エージェントOS」はどれも、ダッシュボードのついたクラウドのオーケストレーション層です。MeghaOSは本物のオペレーティングシステムです。エージェントはアプリケーションの上ではなく、下で動きます。
- ウィジェット種別
- 160+
- モデルを選べる
- 自由
- サーフェス
- 6
- オフライン動作
- 可能
オーケストレーション層には主張できない三つのこと。
いずれもエージェントがどこで動くかから導かれます。他人のクラウドでエージェントを調整する製品には、どれも手が届きません。
静的ではなく、生成的
アプリの一覧も、積み上がるサブスクリプションも、適切なツールを探す手間もありません。意図を伝えれば、160種類以上のウィジェットからそのためのワークスペースが組み立てられ、終われば片づけられます。
詳しく読む02アーキテクチャによる主権
プライバシーポリシーではありません。あなたが所有するマシンです。ここでモデルを動かせば、推論も、記憶も、コンポジションも、すべてあなたのハードウェア上で完結します。統制すべき送信がないのは、送信そのものがないからです。
詳しく読む03すべての層で開かれている
Megha、Qwen、DeepSeek、Kimi、あるいはすでに運用しているものを。Model Context Protocolサーバーであれば何でも接続できます。オープンな重み、オープンなプロトコル、プレーンテキストの設定。ここに人質は一つもありません。
詳しく読む6つのサーフェス、1つのエージェント、アプリの切り替えなし。
どのサーフェスも、同じエージェントの働き方の違いにすぎません。インストールも起動もライセンスも必要な、別々のプログラムではありません。
インターフェースとして返ってくる答え
自然な言葉で尋ねると、文字の壁ではなく、グラフや表やコントロールで組み立てられたワークスペースが返ってきます。
Show me Q3 burn vs forecast
- Parsed intent→
- Selected 3 tools→
- Composed layout→
- Rendered
Runway
14.2mo
+1.4
Net burn
182K/mo
−9%
Q3 vs plan
94%
on track
Burn vs forecast
By category
| Engineering | $104,200 | 57% |
| Infrastructure | $38,900 | 21% |
| Go-to-market | $26,400 | 15% |
5 of 160+ widget types. Composed for this question, discarded when you move on.
リポジトリ全体を手にしたコーディングエージェント
VS Codeのような環境で、エージェントが複数ファイルにまたがる変更を自律的に行います。範囲はワークスペースに限定され、メッセージ単位で取り消せます。
Explorer
- src
- components
- lib
- auth.ts
- session.ts
- tokens.ts
- README.md
1
import { sign, verify } from 'jsonwebtoken'
2
3
export async function issueSession(userId: string) {
4
const token = sign({ sub: userId }, SECRET, {
5
expiresIn: '15m',
6
});
7
8
// Refresh token rotates on every use.
9
const refresh = await rotate(userId);
10
return { token, refresh };
11
}
自ら操作する本物のブラウザ
移動し、入力し、抽出する。エージェントの制御下にある本物のブラウザセッションが、システムの他の部分から切り離されて動きます。
Laptop pricing
Comparing 3 sources
| Source | Price | Availability |
|---|---|---|
| Vendor A | $1,299 | In stock |
| Vendor B | $1,349 | In stock |
| Vendor C | $1,249 | 2 left |
Reading the third source…
プロンプトから対話的なシミュレーションへ
3Dレンダリングとリアルタイム編集を、必要になった時点で生成し、ローカルで実行します。
Entities · 1
knot
Systems · 2
spin
float
話しかけても、何も部屋の外には出ない
音声認識も音声合成も、あなたのマシンで動きます。アップロードなし、分単位の課金なし、オフラインでも動作します。
同じオペレーティングシステム、まったく異なる2つの話。
スタックのどこまでを引き受けるかは、あなた次第。
まずはすでにお持ちのMac上のアプリとして。より強い保証が欲しくなったら、いつでもスタックを下りてください。
MeghaOS for Mac
デスクトップ環境のRustコアを、Apple SiliconとIntel向けにネイティブでコンパイルしたものです。仮想マシンでもエミュレーションでもなく、Linuxデスクトップを動かしているのと同じコードを、macOSが受け持ちます。アプリケーションフォルダにドラッグすれば、もうMeghaが動いています。
デスクトップ環境
すでに信頼して使っているLinux環境の上に、エージェント型デスクトップをまるごと重ねます。ディストリビューションもドライバーもパッケージ管理も、そのままあなたのものです。
MeghaOS
オペレーティングシステムそのものを、パッケージを積み上げるのではなくひとつのイメージとして導入します。セッション全体が私たちのもの（コンポジタ、ログイン画面、ロック画面、そしてエージェント）なので、別の目的のために設計されたデスクトップに何かを後付けする必要がありません。
Megha 0.6B：本当にローカルで動くだけの小ささ
エージェント的な作業、コーディング、100以上の言語のために作られた6億パラメータのモデル。32Kのコンテキストと、切り替え可能な思考モードを備えています。すでにお持ちのハードウェアで動くだけ小さいこと、それがすべての狙いです。
- レイヤー
- 28
- ヘッド
- 16Q / 8KV
- コンテキスト
- 32K
任意のMCPサーバー、あるいは自分で書いたもの
MeghaはModel Context Protocolを話すので、すでに運用しているツール（社内API、データベース、チケット管理、自作のサーバー）がそのままつながります。検証済みコネクタのディレクトリが、よく使われるものをカバーします。
- ローカルサーバーはあなたのマシンで動き、ネットワークには一切触れません
- リモートサーバーは意図して接続し、同じように切断できます
- すべてのツール呼び出しは記録され、どのエージェントによるものか特定できます