はじめに
OpenTag は無料のオープンソース AI コワーカーで、Claude Code、Codex、または Pi を Slack と Lark に持ち込みます。自分のコンピューター上で、自分のサブスクリプションプランまたは API キーを使ってエージェントを実行します。
OpenTag とは？
OpenTag は、チームチャットの中に常駐する AI コワーカーです。Slack または Lark のスレッドでタスクとともにメンションすると、そのリクエストが自分のコンピューター上の小さなバックグラウンドプログラムに渡されます。そのプログラムが Claude Code、Codex、Pi などのコーディングエージェントを実行し、回答が同じスレッドに返ります。
OpenTag が解決する問題はシンプルです。ほとんどのホスト型チャットエージェントは、チームを 1 つのモデルプロバイダーに囲い込み、メッセージ単位またはクレジット単位で課金し、会話を他者のサーバー上に保持します。OpenTag は別の道を選びます。エージェントランタイムは自分で管理するハードウェア上に留まり、モデルプロバイダーは自分で選べ、ソフトウェア自体もオープンソースです。
すでに Claude または Codex のプランを支払っているチームにとって、これは重要です。別の AI サブスクリプションを購入する代わりに、OpenTag AI コワーカーを既存のプランに紐づけて、チャンネルに招待できます。そうすれば、そのチャンネルの誰でも作業を任せられ、結果は会話がすでに行われている場所に表示されます。
OpenTag の主な機能
ローカルファーストのエージェントランタイム
OpenTag AI コワーカーを Mac または Linux マシンで実行するため、コードとタスクの出力は自分のハードウェア上に留まります。メッセージは OpenTag サービスを経由しますが、実際の作業はローカルで行われます。
自分のサブスクリプションを持ち込む
Claude または Codex のサブスクリプション、あるいは任意の API キーを接続でき、モデルのロックインを避けられます。ワークスペース全体でエージェントを共有するチームは、代わりに API キーを使用できます。
複数のエージェントランタイム
Anthropic の Claude Code、OpenAI の Codex、またはマルチプロバイダー構成向けの Pi から選択できます。この柔軟性により、1 つのチームが OpenTag に標準化しながら、異なる作業に異なるエージェントを使い分けられます。
Slack と Lark の統合
エージェントを Slack または Lark ワークスペースに追加し、任意のスレッドでメンションします。1 つのエージェントでチャンネル全体に対応でき、そのチャンネルの誰でもエージェントと会話できます。
Context Tree 共有メモリ
チームのメモリを、自分の GitHub 組織内の git リポジトリに、人が読める markdown ファイルとして保存します。このファイルベースのアプローチにより、メモリはポータブルで、バージョン管理され、プライベートに保たれます。
1,000 以上のサービスコネクタ
エージェントを GitHub、Notion、Linear、Jira、Google Drive、Figma などのツールに接続します。コネクタは自分の認証情報を使用し、作業に必要な最小限のスコープで動作します。
Apache 2.0 によるオープンソース
コードを読み、変更し、Docker でセルフホストできます。オープンソースライセンスにより、技術チームはエージェントの動作を監査できます。
OpenTag のユースケース
スレッドからコードタスクを委任する
開発者は Slack で修正内容を説明し、OpenTag AI コワーカーにローカルマシンで変更を実行させられます。返信は同じスレッドに届くため、議論と出力が一緒に保たれます。
チーム全体でコンテキストを共有する
Context Tree は目標、決定事項、パターンを markdown として保存するため、新しいエージェントは実際のプロジェクトコンテキストから開始できます。チームは会話のたびに同じ背景を繰り返す必要がありません。
別々の業務ツールを接続する
エージェントは Jira チケットを読み、Figma ファイルを確認し、GitHub でプルリクエストを開けます。これにより OpenTag は、チャットとチームがすでに使っているツールの間の実用的な橋渡しになります。
1 つのチャンネルで複数のエージェントを実行する
エージェント同士で作業を渡し合い、互いの進捗を確認できます。大規模なチームは、1 つのエージェントをトリアージに、別のエージェントを実装に割り当てるなど、責任を分担できます。
OpenTag の使い方
- エージェントを作成します。 名前を付け、Claude Code、Codex、Pi などのランタイムを選択します。
- コンピューターを準備します。 Mac または Linux マシンのコーディングアシスタントに接続コマンドを貼り付け、ローカルプログラムが接続するのを待ちます。
- メッセージングを接続します。 Slack または Lark を選択し、エージェントをワークスペースに追加します。
- 作業を開始します。 スレッドでタスクとともにエージェントにメンションし、同じ場所で返信を確認します。
セットアップには数分かかり、既存の Claude、Codex、または Pi のインストールと、エージェントとチャットできる Slack または Lark ワークスペースが必要です。
OpenTag の対象ユーザー
- すでに Slack または Lark を日常的に使っているエンジニアリングチーム
- 既存の Claude または Codex サブスクリプションを持つ開発者
- AI エージェントをローカルマシンで実行したい組織
- セルフホスティングを好むプライバシー重視のチーム
- 席数課金なしで AI コワーカーを導入したいスタートアップ
- このツールの拡張に関心のあるオープンソースコントリビューター
OpenTag は無料ですか？
OpenTag は無料で使用でき、Apache 2.0 ライセンスの下でリリースされています。OpenTag 自体から席数単位またはメッセージ単位の課金はありません。ユーザーは、既存のプロバイダーサブスクリプションまたは API キーを通じて、自分の AI 利用分のみを支払います。
| プラン | 価格 | 機能 |
|---|---|---|
| OpenTag | $0 | ローカルエージェントランタイム、Slack と Lark の統合、Context Tree メモリ、1,000 以上のコネクタ、Docker によるセルフホスティング |
| AI プロバイダー費用 | プロバイダーへ支払い | Claude または Codex のサブスクリプション、または API キーの利用 |
サブスクリプションプランは、各プロバイダーの利用規約に従って使用してください。
OpenTag の長所と短所
| 項目 | メリット | デメリット |
|---|---|---|
| 価格 | 無料かつオープンソース。支払うのは自分の AI 利用分のみ | 共有ワークスペースでは最良の結果を得るために依然として API キーが必要 |
| 柔軟性 | Claude Code、Codex、Pi で動作。モデルのロックインなし | Mac または Linux マシンに既存のエージェントインストールが必要 |
| プライバシー | エージェントはローカルで実行。メモリは自分の GitHub リポジトリに保存 | メッセージはデフォルトで OpenTag サーバーを経由 |
| コラボレーション | 1 つのエージェントでチャンネル全体に対応し、他のエージェントに作業を渡せる | 現在サポートされているのは Slack と Lark のみ |
| セットアップ | Docker でセルフホスト可能で、手順も明確に文書化 | コマンドラインの扱いに多少慣れている必要がある |
OpenTag に関するよくある質問
OpenTag は何に使いますか？
OpenTag を使うと、チームは Slack または Lark からコーディングエージェントと会話できます。スレッドでボットにメンションすると、タスクは自分のコンピューターで実行され、結果は同じ会話に表示されます。
既存の Claude または Codex サブスクリプションを使えますか？
はい。OpenTag は Claude または Codex のプラン、あるいは API キーで動作します。共有ワークスペースでは、利用状況を予測しやすくするために API キーが推奨されます。
AI コワーカーはクラウドで実行されますか？
いいえ。エージェントは自分のローカル Mac または Linux マシンで実行され、モデルプロバイダーと直接通信します。OpenTag のサーバーは、デフォルトでは会話、コード、メモリを保存しません。
OpenTag はどのメッセージングアプリをサポートしていますか？
現在は Slack と Lark がサポートされています。Teams と Discord のサポートはロードマップに記載されているため、他のプラットフォームも今後対応する可能性があります。
Context Tree はどのように機能しますか？
Context Tree は、ファイルベースで git に裏付けられたメモリレイヤーです。目標や決定事項などの markdown ファイルを、チームが所有および管理するプライベート GitHub リポジトリに保存します。
チーム全体で 1 つのエージェントを使えますか？
はい。1 つのエージェントがチャンネルに対応し、そのチャンネルの誰でもボットにメンションできます。エージェント同士で作業を渡し合い、互いの進捗を確認することもできます。
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