openTag

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Slack と Lark で使えるオープンソースの AI 同僚。すでに契約しているプランや API キーで、自分のマシン上で Claude Code、Codex、Pi を動かします。

追加された:	2026年10月25日
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はじめにのコア機能よくある質問代替案

openTagとは何ですか

openTag はチームチャットの中に住むオープンソースの AI 同僚です。Slack や Lark のスレッドで作業を依頼すると、自分が管理するマシン上のコーディングエージェントが作業をこなし、同じスレッドに回答します。すでに導入済みのエージェント実行環境（Claude Code、Codex、Pi）をそのまま動かし、チームが持っているモデルのプランや API キーで課金されるため、知能に対して二重のサブスクリプションは不要です。openTag のサーバーはサインインとルーティングだけを担うので、会話・コード・メモリは既定ではサーバーに残らず、スタック全体をセルフホストすることもできます。作業はチャットチャネルに届く一方、エージェントやファイル、認証情報は手元の Mac や Linux に置いておきたいチームに向いています。

openTag はどのように機能しますか

openTag は 3 つの部分で構成されます。人がチャネルや DM でワーカーに話しかけるチームチャット、そのメッセージを受け取ってワーカー・タスク・セッションを管理し、各タスクを適切なマシンへ振り分ける openTag サーバー、そして接続されたコンピューター上でサーバーとの接続を保つ小さなデーモンです。タスクが届くと、デーモンはローカルのエージェント環境でセッションを開始し、スレッドの文脈を渡して結果をチャットへ返します。同じスレッドでの追加メッセージは同じセッションを継続するため、同僚と話すようにワーカーとのやり取りを反復できます。サーバーは完全なオープンソースなので、ホスト版でもセルフホストでも構いません。

openTag の利点

openTag を選ぶ根拠は、知能に二度払いをしない点にあります。チームがすでに持つエージェント環境とモデル契約がそのままワーカーのエンジンになり、後からプロバイダーを変えても設定を作り直す必要はありません。チームが管理するマシンで動くため、ソースコード、認証情報、セッションファイルが外部の基盤に渡らず、承認カードによって危険な操作の前に必ず人が確認します。メモリはチーム所有のリポジトリにある素の markdown なので、通常の git ツールで閲覧、編集、差分確認、巻き戻しができ、ベンダーのデータベースに閉じ込められません。Apache 2.0 ライセンスとセルフホスト可能なサーバーも加わり、後により細かなポリシー制御が必要になったチームには、ベンダーのロードマップに依存しない道筋があります。

openTag の長所と短所

長所

Apache 2.0 ライセンスで、サーバーを含むスタック全体をセルフホストできる。
チームがすでに支払っているエージェント環境とモデルをそのまま動かせる。
ソースコード、認証情報、セッションはチーム所有のハードウェアに留まる。
共有メモリはチームが管理する git リポジトリ内の可搬な markdown。
無料で使え、費用は席単位ではなくモデル提供者に支払われる。

短所

pre-alpha 段階で、挙動とコマンドラインの仕様がまだ動いている。
起動したままの Mac か Linux マシンが必要で、それが難しい場合は有料のクラウドサンドボックスを使う。
現時点で Slack と Lark のみに対応し、Teams と Discord は未対応。
組織レベルの権限と管理者向けの制御は未実装。
個人向けサブスクリプションを第三者製品で使えるかは各提供者の規約次第。

openTag のコア機能

使い慣れたエージェント環境をそのまま利用

openTag は新しいエージェントループやモデルラッパーを作らず、ローカルにインストール済みの Claude Code、Codex、Pi を動かします。そのためワーカーはその環境が対応するモデルをそのまま引き継ぎ、ワーカーごとにプロバイダーを切り替えられます。

1 つのエージェントをチャネル全体で共有

1 体のワーカーがチャネル全体に仕え、チャネル内の誰でもメンションできます。同僚はその動作を確認でき、前の人が止めた地点から引き継ぎ、進捗を相互に確認するエージェント間で作業を渡せます。

ローカル実行と承認カード

ワーカーは自分が所有するマシン（ノート PC、Mac mini、Linux マシン）上で動作し、手元のファイル、リポジトリ、CLI にそのままアクセスします。危険な操作の前には、タスクを開始した本人だけに「承認」「拒否」ボタン付きの非公開カードが届き、判断できるのはその人だけです。

Context Tree のメモリ

チームの知識は、自分の GitHub 組織内の git リポジトリにある markdown ファイルとして保存され、コードと同じように閲覧・版管理・レビューできます。エージェントは作業後に更新を提案し、人がレビューしてから反映されます。

MCP コネクタとスキル

openTag にはドキュメント、チャット、プロジェクト、ウェブ検索、デザイン、データ、決済をカバーする MCP サーバーのカタログが同梱され、エージェントはローカルマシンが既に持つ認証情報の範囲で他のサービスにも到達できます。markdown ファイルで書く標準の Agent Skill にも対応し、コミットしてプルリクエストでレビューできます。

常駐して先回りする作業

単発の依頼だけでなく、チャネルを監視し、スケジュールでジョブを実行し、止まったスレッドをフォローアップできます。

openTag の使用例

エンジニアリングチーム：チャットを離れずにリポジトリの issue を切り分け、プルリクエストを開き、データベースに問い合わせる。
個人メンテナー：届いた報告をワーカーに見張らせ、夜間に応答させる。
プロダクトや運用担当：ノートを探し回らず、共有されたチーム文脈から指標や状況の答えを得る。
営業やデザインの担当：該当サービスにつないだエージェント経由で顧客情報、カレンダーの空き、Figma のレイアウトを確認する。
余ったマシンがないチーム：常時稼働のタスクはクラウドサンドボックスに置き、ファイルを扱うタスクはローカルに残す。

openTag の FAQ

有料の API キーは必須ですか？

いいえ。Claude や Codex のプランでも API キーでも利用できますが、共有ワークスペースではキーが推奨され、プランをこうした用途に使えるかは各提供者の規約に従います。

どのハードウェアを動かし続ける必要がありますか？

Claude Code、Codex、Pi のいずれかを入れた Mac か Linux を、電源とネットワークにつないだままにします。常時稼働のマシンを用意したくない場合は、openTag Cloud のクラウドサンドボックスのワーカーを利用できます。

会話やコードはどこに保存されますか？

既定では openTag のサーバーには保存されません。セッションと作業ファイルは接続したコンピューター上に残り、チームのメモリは自分の GitHub 組織内の git リポジトリに置かれます。

複数人で 1 つのワーカーを共有できますか？

はい。1 つのエージェントが 1 つのチャネルに仕え、チャネル内の誰でもメンションし、他のエージェントへ作業を渡し、その進捗を確認できます。

Teams や Discord には対応していますか？

現時点では未対応です。接続済みのメッセンジャーは Slack と Lark で、Teams と Discord はロードマップに載っています。

ソフトウェアの費用はいくらですか？

ソフトウェア自体は無料で Apache 2.0 ライセンスです。自分でワーカーを動かす場合、支払うのはモデル提供者とホスティングの費用だけです。

openTagの使用方法

app.opentag.build にサインインしてワーカーを作成し、エージェント名を入力して Codex、Claude Code、Pi などのランタイムを選びます。
ダッシュボードに表示される接続コマンドをコピーし、ワーカーを動かす Mac または Linux のターミナルに貼り付けます。
そのコンピューターが接続済みとして表示されるのを待ち、メッセージングの手順に進みます。
チームが使っている Slack または Lark ワークスペースにワーカーを追加します。
チャネルやスレッドでワーカーをメンションして作業を依頼し、投稿された回答を確認します。
任意で、ダッシュボードから MCP サーバーや Agent Skill を接続するか、チャットでワーカー自身にインストールさせます。

特徴*