feat: initial public release (MAESTRO v0.1.0)

Open-source release of MAESTRO, an agent orchestration platform that runs
LLM-driven tasks through sandboxed tools, with a web UI. Apache-2.0.
See README.md and docs/ (getting-started, configuration, architecture).
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clade
2026-06-03 04:01:14 +00:00
committed by swallow
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# Getting Started
MAESTRO を起動して最初のタスクを動かすまでのガイド。設定項目の詳細は
[configuration.md](configuration.md)、全体構造は [architecture.md](architecture.md) を参照。
## 1. 前提
- **Node.js 22 以上**
- **OpenAI 互換の LLM エンドポイント** — 例: [Ollama](https://ollama.com/)`http://localhost:11434/v1`)、vLLM など。MAESTRO 自体のビルド/テストには不要だが、タスク実行には必要。
- **任意(Bash サンドボックス用)**: `bwrap`bubblewrap, 非特権 user namespace が有効なこと)と `python3`/`pip`。マルチユーザー運用では有効化を推奨([operations/bash-sandbox-provisioning.md](operations/bash-sandbox-provisioning.md))。
## 2. インストール(ソースから)
```bash
git clone https://gitea.example.com/your-org/maestro.git
cd maestro
npm ci # バックエンド依存
npm --prefix ui ci # UI 依存
cp config.yaml.example config.yaml
```
## 3. 最小設定
`config.yaml` で LLM 接続先とワーカーを設定する。最低限、使用するモデルとエンドポイントを指定すればよい(既定は Ollama `http://localhost:11434/v1`)。各項目の意味は [configuration.md](configuration.md) を参照。
主要な環境変数で上書きも可能:
```bash
export OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
export OLLAMA_MODEL=qwen2.5:14b
```
## 4. ビルドと起動
```bash
scripts/build-all.sh # バックエンド(dist/) と UI(ui/dist/) をビルド
scripts/server.sh start # ビルド + 起動(PID 管理付き)
```
ブラウザで **http://localhost:9876** を開く。
サーバー管理:
```bash
scripts/server.sh status # 状態確認
scripts/server.sh logs # ログを tail -f
scripts/server.sh restart
scripts/server.sh stop
```
> `scripts/build-all.sh` は最後に Bash サンドボックス用 Python パッケージ
> `runtime/python-requirements.txt`)を自動でプリベイクする。スキップするには
> `--skip-python`。システム Python への書き込みに権限が要る環境では
> `sudo bash scripts/prebake-python.sh` を別途実行する。
## 5. Docker で起動
```bash
cp .env.example .env # OLLAMA_BASE_URL 等を設定
docker compose up -d
# http://localhost:9876
```
DB とワークスペースは named volume`maestro-data` / `maestro-workspaces`)に永続化される。`config.yaml` をホストからマウントする場合は `docker-compose.yml` のコメントを参照。
## 6. 最初のタスク
1. UI を開き、新規タスクを作成(タイトル + 依頼内容を入力)。
2. LLM がタスクを分類し、適切な Piece(ワークフロー)へ自動ルーティングする。
3. 進捗タブで Movement の進行とツール呼び出しを確認、成果物は Output/Files タブでプレビューできる。
## 7. 認証を有効にする(任意)
既定では認証なしで動作する。Google / Gitea の OAuth を使う場合は `config.yaml`
`auth` セクションを設定する(クライアント ID/シークレット/コールバック URL)。詳細は
[configuration.md の auth セクション](configuration.md#auth) を参照。
## 8. Bash サンドボックスを有効にする(任意・マルチユーザー推奨)
エージェントの Bash 実行をタスク単位で隔離する。本番では:
1. ホストに Python パッケージをプリベイク: `sudo bash scripts/prebake-python.sh`
2. `config.yaml``safety.bash_sandbox: always`
3. サーバー再起動
手順とトラブルシュートは [operations/bash-sandbox-provisioning.md](operations/bash-sandbox-provisioning.md) を参照。