PearlOS。群知能にローカルデスクトップ環境とコード制御を与え、自己進化させました。これまでの経過はかなり驚くべきものでした。自分のものが欲しい人にはオープンソースで無料です。

要点: PearlOS は時間とともに自ら進化する知的なコンパニオンOSで、急速に学習し成長します。彼女はノートを取り、あなたのために新しいアプリを作成し、能力を広げます。彼女は新しいUIを作ることもできます。これは自由でオープンソースのローカルOSで、さまざまな知性の群れと OpenClaw ブリッジを活用します。GitHubで最初のアーリアクセスリリースを公開しました。

タスク一覧で群れの進捗を確認し、フィードバックを提供できます。モバイル・デスクトップ・タブレットすべてを、シンプルなブラウザインターフェース内で動作します。

Pearl はローカルで画像生成機能にアクセスして、ピクセルから何でも作り出すことができます。これにより、ピクセル体験、ゲーム、アイコンをその場で構築・作成できます。知能は話す、聴く、学ぶ、そしてユーザーの要望に応じてあらゆる種類のピクセルインターフェースを作成できる、という考えです。初期アクセスビルドにはビジョンシステムがありますが、まだ完全には接続されていません。GitHub への貢献もお気軽にどうぞ。

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このコミュニティ LocalLLaMA は、過去1年間 PearlOS を構築してきた私と私のエンジニアリングチームにとって大きな助けとなっています。私は主に様子見ですが、現場でどのモデルが機能しているかを報告する場所としては最高の一つです。知性のために、0から設計された新しいオープンソースOS の内部を少し紹介できたら面白いと思いました。OS は OpenClaw と OpenRouter と完全に統合されており、Pearl コンパニオンの思考と反応の仕方を試せる多くの方法を提供します。

PearlOS は OpenRouter を介してモデルに接続します。実行しているものを指すことができます。Llama、Mistral、Qwen、ローカル Ollama インスタンス、クラウド API など、何でも。高速モデル（チャット、意図分類）と、より重いモデル（コード生成、複雑な推論）の間を、タスクに応じてルーティングします。どのモデルをどの役割に割り当てるかは、あなたが選びます。

現在は、迅速な音声とツール応答に Haiku と Gemini を主に動かし、重いコーディングには Opus/Codex/GLM を使っています（彼女自身が進化します）が、要点はこれらを入れ替え可能にしている点です。もしローカルの70Bをリグで動かしているなら、Pearl はそれを利用できます。

私たちが達成したい大きな部分の一つは、知性あるエージェントをテキストコマンドラインの域を超えて進化させることです。Pearl の音声出力はローカルで動作する PocketTTS を使用します。コア機能にはクラウド TTS の依存はありません。品質は適度で、待機時間も良好です。OS エージェントの音声を高品質にしたい場合は ElevenLabs もサポートしますが、これは任意です。

音声パイプラインは Pipecat（Deepgram STT → あなたのモデル → PocketTTS）上に構築されています。中断、ターン制御、ストリーミングを処理します。Pearl は文の途中で中断されても自然に応答します。

アーリーアクセスリリース GitHub: https://github.com/NiaExperience/PearlOS/ バージョンを起動してみてください。フィードバックや質問をお待ちしています。貢献者になりたい場合は、OS を実行するだけです。彼女は自分のコードを編集し、GitHub へプッシュできます。私たちと同じくらい彼女を魅力的で有用だと感じていただけると嬉しいです。