最近、Mininglampは2つの重要なローカルAIプロジェクト——CiderとMano-Pをオープンソース化しました。それぞれがMac端末の推論加速とGUIスマートエージェント操作という2つの課題に対応し、ユーザーに完全なローカルAIインフラストラクチャを構築するためのものです。これにより、Macは「AIを動かすことができる」だけでなく、実際に効率的でプライベートで深く制御可能なAIワークステーションとなるようになりました。

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Cider：Mシリーズチップのポテンシャルを解放し、LLM/VLMをより高速かつ省電力で実行

多くのユーザーがMac上でローカルの大規模モデルを導入する際に同じ問題に直面します：ハードウェアチップの性能は優れているものの、実際の推論速度やメモリ使用量が予期した通りにはなりません。Ciderはこの問題に特化して開発されました。

このプロジェクトは特にMシリーズチップ（特にM5）のINT8TensorOps機能を最大限に活用することを目的としており、下層の計算経路を最適化することで、大規模言語モデル（LLM）および視覚言語モデル（VLM）のローカル推論速度を顕著に向上させ、メモリ消費量を大幅に削減します。Macユーザーがエッジ側で効率的にAIモデルを動作させるための実用的なソリューションを提供します。

Mano-P：純粋なビジュアルGUIエージェント、AIの「画面を見ながら操作」の全プロセスを実現

Ciderが「速く走る」ことを解決するなら、Mano-Pは「どう使うか」を解決するものです——AIが人間のように本当に画面を理解し、操作できるようにします。

Mano-Pはエッジ側デバイス向けのGUI-VLAエージェントであり、Mac miniやMacBookでローカル推論をサポートしています。伝統的なエージェントがブラウザ操作に限定されていたことから、このプロジェクトはデスクトップソフトウェア、ウェブインターフェース、専門ツール、複雑なグラフィカルなワークフローを直接操作できる点で突破しています。

そのコア能力には以下が含まれます：

  • 複雑なGUIの自動操作
  • マルチシステムのデータ統合
  • 長期間のタスク計画と実行
  • 知能型レポート生成
  • 独自アプリケーションの構築

技術的には純粋なビジュアルGUI操作を採用しており、すべての処理においてスクリーンショットやタスクデータがデバイス内にとどまり、プライバシーの安全を十分に確保しています。

実践的なデモ：Mano-Pで麻雀を遊んで、自主的な意思決定を実現

プロジェクトの展示では、Mano-Pは麻雀ゲームのシナリオで強力な能力を示しています。これは純粋なビジュアルでゲーム画面を理解し、カードの識別、状況分析、意思決定アクションを自主的に行うことで、「認識」から「行動」への完璧なクローズドループの能力を示しています。

2つのオープンソースプロジェクトの協力によって、ローカルプライベートAIインフラストラクチャを構築

Ciderはエッジ側推論加速フレームワークとして、Mano-Pはエッジ側GUIエージェントモデルとして、これらは結合されて完全なローカルAIソリューションとなります。推論効率を追求するユーザーであっても、複雑なデスクトップタスクをAIが自律的に実行する必要があるユーザーであっても、Macでより強力でプライベートなAI体験を得ることができます。

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