OpenSpaceとは？
香港大学のData Intelligence Lab (HKUDS)が開発したOpenSpaceは、Claude Code、Codex、OpenClaw、nanobot、または任意のMCP対応エージェントの横で動作し、そのSKILL.mdスキルを管 理するPython層です。各スキルが選択されたか、適用されたか、タスクを完了したか、あるいはフォールバックしたかを記録し、その証拠を利用してスキルを自動的に修正、派生、またはキャプチャします。また、それらを共有するためのクラウドハブをopen-space.cloudで提供しています。
2026年7月17日にリリースされたVersion 2.0.0では、品質サマリー、パッケージ閲覧、タスク追跡ログのアップロード、ダッシュボード、およびターミナルUIが追加されました。新規または進化したスキルはprovisionalとして始まり、独立した環境で利用されて成功を収めた後にtrustedへと昇格します。開発チームの報告によると、同一のHy3モデルを用いた独自のTerminal-Bench 2.1実行において、新規のスキルライブラリでは65.2%であったのに対し、進化させた後は78.7%を記録しました。
リポジトリは2026年3月24日に作成され、MITライセンスが適用されており、約7,800件のGitHubスターを獲得しています。最後のコミットは2026年8月12日であり、公開パッケージからではなくクローンからインストールする形式となっています。
OpenSpaceは使う価値があるか？
OpenSpaceは、健全な観察に基づいて構築されています。スキルライブラリが数十件を超えて拡大すると、エージェントは誤ったスキルを選択したり、失敗し続けるスキルを使い続けたりするようになり、誰も優れたスキルともっともらしく見えるだけのスキルを区別できなくなります。スキルごとに結果を記録し、タスクを完了した実績のあるスキルを優先することは、単なる説明文よりも優れた指標です。また、provisionalからtrustedへのライフサイクル により、進化したスキルは信頼できると見なされる前に、独立した試行で再度成功する必要があります。スキルは読み込み前にプロンプトインジェクションや認証情報の持ち出しパターンを検出する安全スキャンを通過します。
大々的に掲げられたベンチマークには背景の理解が必要です。Terminal-Bench 2.1における65.2%から78.7%への向上は、開発チーム自身が単一のモデルで測定した結果であり、ウォーム実行は関連タスクで進化させたライブラリの恩恵を受けています。これはこの仕組みが効果を発揮し得ることを示すものであり、個々のワークロードで必ず同様の結果が得られることを保証するものではありません。統合はOpenSpace独自の実行エージェントをラップするMCPサーバー経由で行われるため、長時間の委譲タスクには少なくとも600秒のホストタイムアウトが必要です。
最初に確認すべき点はデフォルト設定です。進化のための証拠収集はデフォルトで有効になっており、READMEの設定メモ（現在はコメントアウト中）では、検証済みの修正、派生、およびキャプチャされたスキルが人間の介入なしにコミットされるautonomousモードがデフォルトと記載されています。audit_onlyモードとfix_onlyモードも存在し、大半のチームにはこちらの方が適しています。mcp-useから引き継がれた同梱のテレメトリモジュールは、MCP_USE_ANONYMIZED_TELEMETRY=falseが設定されていない限り、PostHogおよびScarfへ匿名化されたイベントを送信します。クラウド機能はオプトイン方式であり、メールアドレスに紐付いたエージェントキーが必要です。
メンテナンス面も懸念材料です。活発だった春の後、最後のコミットは2026年8月12日に行われ、v2.0.0が最新リリースのままとなっており、約54件の未解決のIssueおよびプルリクエストが存在します。PyPIパッケージは提供されておらず、デフォルトのクローンでは約50 MBの画像ファイルが取り込まれます。同じく独自のスキルを作成するものの単一のメンテナンスされた製品の一部として提供されているHermes Agentと比較すると、OpenSpaceは後付けのレイヤーであり、証拠の追跡機能は多いものの、今後の更新に関する確実性は劣ります。
真価を発揮する場面
Claude CodeおよびCodex全体で300個の社内スキルを管理しているプラットフォームチーム
どのスキルが実際に役立っているかを特定し、不要なものを廃止することです
OpenSpaceをaudit_onlyモードのMCPサーバーとして実行し、スキルを変更することなくスキルごとの選択と結果を記録させ、その後ダッシュボードで品質サマリーを確認します。利用は無料ですが、タスク後分析によるモデル呼び出しのコストが発生します。
10人規模の自動化エージェンシーのAIエンジニア
あるクライアントで成功したワークフローを、追跡可能な再利用可能スキルに変換することです
CAPTURED進化により検証済みのサブワークフローをprovisionalスキルとして保存し、2回目の成功後に昇格させ、クラウドグループを通じて非公開で共有します。事前にMCP_USE_ANONYMIZED_TELEMETRY=falseを設定します。
自己改善型エージェントを研究している研究者
進化するスキルライブラリがコーディングベンチマークに与える影響を再現することです
リポジトリをクローンし、同一モデルでコールドパスとウォームパスを実行し、ダッシュボードで系譜を調査します。公開されている65.2%から78.7%という数値は開発チーム自身によるものであるため、検証すべき仮説として扱います。
導入前に確認すること
- 導入
- Python 3.12+環境でgit cloneとpip install -e .を実行し、ホスト設定に600秒のツールタイムアウトを指定してopenspace MCPサーバーを追加し、エージェントのスキルフォルダに2つのホストスキルをコピーします。ダッシュボードにはNode.js 20+が必要です。
- 連携
- stdio、SSE、またはストリーミング可能なHTTP経由の任意のMCPホストに対応します。OpenClawおよびnanobot用のヘルパーがあり、Claude Code、Codex、Cursor向けには手動設定が用意されています。WhatsAppおよびFeishuゲートウェイアダプターに対応し 、LiteLLMを通じてOllamaを含むモデルに接続します。
- データとプライバシー
- スキル、証拠、および系譜はローカルのSQLiteストアに保存されます。MCP_USE_ANONYMIZED_TELEMETRY=falseを設定しない限り、PostHogおよびScarfへの匿名化されたテレメトリが有効です。クラウドへのアップロードはオプトイン方式であり、メールに紐付いたエージェントキーが必要で、trustedスキルのみを受け入れます。MITライセンスです。
- 大規模利用時のコスト
- 有料プランは公開されていません。各タスクにおいて、作業自体の実行に加え、自身のモデルキーを用いた実行後分析や進化のための追加呼び出しが発生します。
- 制限
- 最新リリースはv2.0.0（2026年7月）であり、8月12日以降コミットがありません。約54件の未解決のIssueおよびプルリクエストが存在します。PyPIパッケージはなく、約50 MBのアセットが含まれるためクローンサイズが大きくなります。
良い点
- 説明文ではなく記録されたタスク結果に基づいてスキルを評価します
- provisionalスキルはtrustedになる前に再度の成功が必要です
- SKILL.mdを読み込む任意のMCPホストで動作します
- 安全スキャンにより読み込み時にインジェクションパターンのあるスキルをブロックします
気になる点
- autonomousなスキルの再記述がデフォルトとして記載されています
- 無効化しない限りPostHogおよびScarfへのテレメトリが有効です
- 2026年8月12日以降コミットがありません
- ベンチマークの向上は単一モデルにおける自己申告の数値です
おすすめの人
大規模かつ増大するスキルライブラリに対してエージェントを実行しており、どのスキルが機能しているかの証拠を求めており、進化をまずは監査専用に設定するチームに適しています。
OpenSpaceの代替
OpenSpace：よくある質問
- OpenSpaceは使う価値があるか？
- OpenSpaceは、エージェントスキルにおいてどれが実際に機能しているかという適切な問いを投げかけていますが、デフォルトでエージェントによるスキルの自己再記述を許可しており、8月以降は開発の動きが止まっています。 評価は5点満点中3.5点です。
- OpenSpaceの料金は？
- 無料のオープンソース（MIT）です。open-space.cloudハブの利用は任意であり、有料プランは公開されていません。モデルプロバイダーへの支 払いのみが発生します。
- OpenSpaceの欠点は？
- autonomousなスキルの再記述がデフォルトとして記載されています; 無効化しない限りPostHogおよびScarfへのテレメトリが有効です; 2026年8月12日以降コミットがありません; ベンチマークの向上は単一モデルにおける自己申告の数値です.
- OpenSpaceは誰に向いているか？
- 大規模かつ増大するスキルライブラリに対してエージェントを実行しており、どのスキルが機能しているかの証拠を求めており、進化をまずは監査専用に設定するチームに適しています。
- チームや本番環境でOpenSpaceを使うと費用はいくらか？
- 有料プランは公開されていません。各タスクにおいて、作業自体の実行に加え、自身のモデルキーを用いた実行後分析や進化のための追加呼び出しが発生します。
- OpenSpaceは企業データを扱っても安全か？
- スキル、証拠、および系譜はローカルのSQLiteストアに保存されます。MCP_USE_ANONYMIZED_TELEMETRY=falseを設定しない限り、PostHogおよびScarfへの匿名化されたテレメトリが有効です。クラウドへのアップロードはオプトイン方式であり、メールに紐付いたエージェントキーが必要で、trustedスキルのみを受け入れます。MITライセンスです。
- OpenSpaceの代わりになるものは？
- 当サイトでレビュー した中で最も近い代替はHermes Agent, claude-mem 、 Everything Claude Code (ECC)です。
回答確認日：2026年10月31日