Apache 基金會這個月收了一個 AI agent 進孵化器。翻開它的名單，12 個人，全是華人名字。
一句話結論：Apache Maka 是一個本地優先的 AI agent 工作台，把模型訊息、工具呼叫、權限決定全部寫進一條刪不掉的日誌；2026 年 8 月 13 日進入 Apache 孵化器，約 1,400 顆星，目前只有 macOS Apple Silicon 有正式版。
先講清楚一件事，免得你抱錯期待：它現在還不能取代你手上的 Cursor 或 Claude Code。它值得寫，是因為它賭的東西跟其他人不一樣。別人比模型多強，它比的是「事後你查不查得到 AI 到底做過什麼」。
本文資料以 2026 年 8 月 21 日實查 GitHub 與 Apache Incubator 官方狀態頁為準。AI 專案更新極快，安裝前請以官方 repo 為準。
Apache Maka 是什麼？
它是一個裝在你自己電腦上的 AI agent 工作台。你給它權限，它可以讀你的專案、跑工具、產出檔案；而它跟一般 AI 助手最大的差別在於，它把整個過程當成「執行紀錄」保存，不是當成聊天記錄。
| 項目 | 資料（2026-08-21 實查） |
|---|---|
| 專案 | apache/maka（前身 maka-agent/maka-agent） |
| GitHub 星數 | 約 1,400 顆（fork 176、未結 issue 116） |
| 進孵化器 | 2026 年 8 月 13 日（Apache Incubator 官方狀態頁） |
| 授權 | Apache License 2.0 |
| 技術堆疊 | TypeScript monorepo、Electron + React 桌面版 |
| 支援平台 | macOS Apple Silicon 正式版；Windows 未簽章預覽版 |
| 入口 | 桌面版、終端機 TUI、非互動 CLI、評測模組 |
| 模型 | 不綁定，自己接雲端 API、本地模型或相容 gateway |
注意「Incubating」這個字。進孵化器不等於畢業，也不等於 Apache 幫它背書品質。翻開官方狀態頁的工作項目清單，版權轉移、貢獻者協議、授權盤點，一項都還沒打勾。孵化中的專案是有機會退役的。
「Log is the Runtime」到底在講什麼？
講的是：日誌不是副產品，日誌就是系統本身。
一般的 AI 工具怎麼存你的對話？開一張資料表，你講一句存一列，AI 回一句存一列。要顯示畫面就去讀那張表。日誌是額外寫的，出事的時候翻來看看，平常沒人理。
Maka 反過來。模型講的話、呼叫了哪個工具、工具回傳什麼、你批准了什麼、任務怎麼結束，全部寫進一條只能往後加、不能改也不能刪的 Runtime Event Log。然後，你看到的介面、模型下一次讀到的脈絡、當機之後的復原，全部都只是這條日誌的「投影」。
做過後端的人會馬上認出來，這是 event sourcing 那一套，銀行流水帳的做法。搬到 AI agent 上，它解決的是一個很具體的問題：AI 幫你動了一堆東西，事後你想查「它到底做過什麼、我什麼時候點過同意」，多數工具給不出答案，因為那些過程從來沒被當成證據存下來。這也是我在 AI 記憶工具那篇裡提過的老毛病：記憶被當成快取，不是帳本。
Context is not history.
Apache Maka README
剪裁脈絡是為了控制下一次推理看到什麼，不代表已經記錄下來的證據可以當用完即丟。
這句話值得所有在做 agent 的人抄下來。現在絕大多數工具「省 token」的做法，是把舊對話砍掉。砍掉就真的沒了。Maka 的分法是：模型看到的（context）和系統記得的（history）是兩件事。前者可以壓縮、可以剪，後者不動。
12 個華人名字，為什麼這件事值得記一筆？
因為它不是「有華人參與」，是整個治理層都是。
Apache Incubator 官方狀態頁上，Maka 的名單長這樣：Champion 是 tison（陳梓立）；四位導師 xuanwo（丁豪）、benjobs（王華杰）、psiace（尚卓然）、tanxinyu（譚新宇）；七位 committer 是文杰、雷宇涵、李坤、高章翰、王浩青、常宇航、王永濤。
過去中文圈碰 Apache 專案，多半是「用」的那一方，或者在別人主導的專案裡當貢獻者。這次是提案、捐贈、找 Champion、走完 IPMC 投票、整套治理流程自己跑一遍。repo 裡 README.zh-CN.md 和 ARCHITECTURE.zh-CN.md 跟英文版並列，中文不是翻譯附錄，是第一級文件。
這件事在英語圈不會有人當賣點寫，因為對他們來說沒什麼特別。但如果你關心中文開發者在開源基礎設施裡的位置，這是一個實打實的座標，比任何「彎道超車」的口號都具體。
Maka 跟 LoopX、Claude Code 差在哪？
差在它們站的位置不一樣：一個是外掛層，一個是本體。
| Apache Maka | LoopX | Claude Code / Cursor | |
|---|---|---|---|
| 角色 | 完整 agent 工作台 | 掛在別的 agent 上的狀態層 | agent 執行工具 |
| 核心賣點 | 執行紀錄不可竄改 | 長任務不斷片 | 模型能力與整合度 |
| 資料放哪 | 本機 SQLite，預設不外傳 | 本機 | 多數走雲端 |
| 模型 | 自己接，不綁定 | 跟著底層 agent | 綁定自家模型 |
| 成熟度 | 孵化中，早期版本 | 早期，MIT | 生產級 |
如果你之前看過我寫的 LoopX 那篇，兩者的問題意識其實同一條線：AI 跑長任務會忘記自己做過什麼。差別是 LoopX 選擇不動你現有的工具，在旁邊補一層狀態；Maka 選擇整個重做，把不可竄改的紀錄放進最底層。
兩種路線各有代價。外掛層好處是你不用換工具，壞處是它管不到 agent 內部真正發生什麼；本體重做好處是紀錄完整，壞處就是你得換一整套工作流，而它現在還沒成熟到讓你安心換。
現在能裝嗎？怎麼裝？
能，但前提是你用 Apple Silicon 的 Mac。其他平台現在都還不行。
- 到 GitHub Releases 下載
Maka-<版本>-mac-arm64.dmg（已簽章公證）。 - 開啟 DMG，把 Maka 拖進「應用程式」。
- 裝 ripgrep：終端機執行
brew install ripgrep。不裝的話，內建的 Grep 工具不會動。 - 開啟 Maka，到
Settings → Models接上你自己的模型連線。 - 測試連線、選一個預設模型，然後才開始第一個任務。
第 4 步不能跳過，因為 Maka 不附送任何模型帳號。它是一個空的工作台，模型費用你自己付給 OpenAI、Anthropic 或者你本機跑的模型。這對「想找一個免費 ChatGPT 替代品」的人來說是壞消息，對「已經有 API key、不想把 codebase 送上雲端」的人來說剛好。
Windows 那邊目前是未簽章預覽版，SmartScreen 會跳警告。官方自己的說法很直白：除非你比對過 SHA-256 checksum 一致，否則不要略過那個警告。Intel Mac 和 Linux 還沒有安裝包。
三個你必須先知道的坑
這一段比上面所有優點都重要，因為每一條都是官方文件自己寫明的。
第一，升級會清空舊對話。官方把它叫做「刻意的資料遺失邊界」。只存在於舊版本紀錄檔裡的對話歷史，不會被搬進新版資料庫，舊 session 打開就是一片空白。這裡有個諷刺的地方：一個主打「證據不可丟」的工具，跨版本升級時把你的證據丟了。它誠實地寫在 README，但你得先看到才知道要備份。
第二，你的 API key 是明文存的。模型 API 金鑰、OAuth 憑證、搜尋 key、proxy 密碼，全部放在本機的 credential-vault.json，明文，靠作業系統的檔案權限（目錄 0700、檔案 0600）保護。這在單人使用的 Mac 上勉強說得過去，但共用電腦或者你會裝來路不明的東西，就要自己衡量。舊版用系統加密存的憑證也不會被搬過來，得重新登入一次。
第三，中斷的任務不會自動接回去。續跑功能預設關閉，要自己開環境變數 MAKA_RUNTIME_SAFE_BOUNDARY_RESUME=1；一開就代表它可能重新呼叫模型、燒你的 token。更關鍵的是，官方明講：工具執行到一半結果不明的那些情況，現階段的處理方式是擱置，不是重試。第三階段的對帳機制還沒做。
誰該現在試，誰該再等？
現在可以試：用 Apple Silicon Mac、手上已經有模型 API key、不想把公司 codebase 送上雲端、或者你本來就對 event sourcing 這套架構有興趣，想看看它搬到 agent 上長什麼樣。研究性質地開一個獨立 workspace 玩，成本很低。
建議再等：Windows 和 Linux 使用者（沒得選）；把 AI 當日常生產力主力、輸不起一次資料遺失的人；還有想找「免費、開箱即用、不用自己接模型」的新手，這個不是那種工具。
我自己的判斷是：Maka 現在的價值不在能不能用，在它把一個問題擺上了檯面。AI 幫你做的事情越多，「事後查得到」就越不是可有可無的功能，而是基礎設施。等到哪天出事，比如 AI 改壞了東西，或者你得向別人證明某個決定是誰批准的，沒有那條日誌，你什麼都拿不出來。
至於它能不能從孵化器畢業，那是另一回事。可以留意兩件事：官方狀態頁上的 checklist 什麼時候開始打勾，以及 Windows 什麼時候有簽章版本。這兩個訊號比星數誠實得多。
常見問題
Apache Maka 免費嗎？
軟體本身免費，Apache License 2.0 開源。但它不附送模型，你要自己接 API 或本機模型，模型的費用另計。
Apache Maka 跟 Claude Code 可以同時用嗎？
可以，兩者互不衝突，各自獨立。Maka 有自己的資料目錄和設定，不會動到你的 Claude Code。實務上建議先這樣並行，不要一次全部搬過去。
「進入 Apache 孵化器」代表這個專案穩定了嗎？
不代表。孵化器是治理流程的起點不是終點，專案要走完社群建設、授權盤點、版權轉移才能畢業，過程中也可能退役。Maka 官方狀態頁的工作項目清單目前一項都還沒完成。
Windows 可以裝 Apache Maka 嗎？
目前只有未簽章的預覽版，不算正式支援。官方要求安裝前先比對 SHA-256 checksum，不要直接略過 SmartScreen 警告。建議一般使用者再等等。
本地優先（local-first）實際上代表什麼？
代表 session、設定、執行紀錄預設留在你自己的機器上，存在本機 SQLite。要不要連雲端模型由你決定。但注意，你接的模型 API 該傳的內容還是會傳出去，local-first 指的是紀錄和設定，不是說完全離線。
免責聲明：本文為技術與產業觀察，不構成任何投資或採購建議。文中資料以 2026 年 8 月 21 日實查 GitHub 與 Apache Incubator 官方狀態頁為準，開源專案版本與功能變動頻繁，實際安裝與使用請以官方 repo 最新說明為準。Apache、Apache Maka 及羽毛標誌為 Apache Software Foundation 的商標。
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