overview
QMとは？
QMは、Y Combinatorが開発したマルチプレイヤーAIエージェントハーネスツールで、組織内のチームが協調的で永続的なクラウドベースの環境でAIエージェントを実行できるようにします。AIエージェントのコントロールプレーンとして機能し、さまざまな部門で組織のタスクを実行し、SlackやWebなどの既存のプラットフォームと統合することを可能にします。
AIツール
QM レビュー
QMは、Y Combinatorが開発したオープンソースのマルチプレイヤーエージェントハーネスで、チームにAIエージェントを実行するための協調的で永続的なクラウドベースの環境を提供します。
shipped 2026年8月13日freemium
注目ポイント
12026年7月にMITライセンスの下、Y Combinatorによってオープンソース化されました。
2リリース直後、GitHubリポジトリは13,000以上のスターを獲得しました。
3Pi、OpenCode、Codex、Claude Codeを含むAIモデルと統合します。
4独自の関数呼び出しとテキストマルチモダリティをサポートします。
仕様
GitHub
features
QMの主な機能
QMは、チーム設定内でAIエージェントを管理および展開するための堅牢なフレームワークを提供し、コラボレーション、セキュリティ、および管理制御を重視しています。
- MITライセンスの下でリリースされたオープンソースコア。
- 協調的なチーム利用のためのマルチプレイヤーエージェントハーネス。
- AIエージェント操作のための永続的なクラウドベースの環境。
- 独自の関数呼び出し機能。
- マルチモダリティ、特にテキストベースのインタラクションのサポート。
- 個々のユーザー用の隔離されたワークスペースとチーム用の共有スコープ（例：Slackチャンネル）。
- 組織レベルの構成とセキュリティ設定によるエージェントの柔軟な管理。
- SlackおよびWeb上の既存のワークフローとの統合。
- 管理者によってゲートされた共有スキルのプロモーションとGitリポジトリからのスキルパックのインポート。
- エージェント実行のための耐久性のあるサンドボックスにより、一貫した操作を保証。
use cases
QMの利用対象者
QMは、主に内部業務にAIエージェントを活用しようとしている組織向けに設計されており、コラボレーションと管理制御に重点を置いています。
- 内部タスクにAIエージェントを導入しようとしているスタートアップおよび中規模企業（10〜500人）。
- 情報検索とプロジェクト追跡のために協調的なAI環境を必要とする組織内のチーム。
- 受信トレイのトリアージ、返信のドラフト作成、内部文書の検索などのタスクでAI支援を必要とする従業員。
- AIエージェントインフラストラクチャの展開、管理、およびセキュリティを担当するプラットフォームエンジニア。
- AIエージェントを使用してカスタムの内部Webアプリケーションを構築および公開することを目指す組織。
how to use
QMの使用方法
QMは、Fly.ioやAWSなどの組織自身のクラウドアカウントにデプロイされ、Slackなどの既存のコミュニケーションプラットフォームと統合されます。
- 1オープンソースコードを使用して、クラウド環境（例：Fly.io、AWS）にQMをデプロイします。
- 2組織の設定、セキュリティ体制、および利用可能なAIモデル（例：Pi、OpenCode、Codex）を構成します。
- 3チームが共同作業するSlackチャンネルまたはWebインターフェースとQMを統合します。
- 4個人および共有エージェントスコープの権限を定義し、付与します。
- 5内部メモの検索や受信トレイのトリアージなど、特定のタスクを実行するためのエージェントの「スキル」を開発またはインポートします。
- 6QMコントロールプレーン内でエージェントの活動を監視し、リソースを管理します。
pricing
QMの価格とプラン
QM自体はMITライセンスの下でリリースされた無料のオープンソースです。ただし、その展開と使用には運用コストがかかります。
- フリーミアム：コアQMソフトウェアは無料でオープンソースであり、どのチームでも展開および変更できます。
- クラウドホスティング費用：QMがデプロイされるクラウドリソース（例：Fly.io、AWS）に対してユーザーは費用を負担します。
- モデルトークン費用：統合されたAIモデル（例：Pi、OpenCode、Codex、Claude Code）の使用に関連する費用が発生します。
- 運用オーバーヘッド：追加費用には、デプロイメントのプラットフォーム時間、ID管理、バックアップ、アップグレード、セキュリティ作業、ワークフローエンジニアリングが含まれます。
Pros
- +Open-source under an MIT license, offering flexibility and cost control for self-hosting.
- +Designed for collaborative, multiplayer use across an entire organization, providing contextualized agents for each person and project.
- +Deep integration with Slack and an optional web UI, fitting into existing communication workflows.
- +Supports a swappable AI model harness, allowing organizations to choose and switch between models like Pi, OpenCode, Codex, and Claude Code.
- +Robust security features including a headless TypeScript core for identity, policy, scheduling, memory, and audit, with isolated sandbox execution.
- +Proven internal use at Y Combinator, demonstrating significant productivity gains for a small team.
Cons
- −Requires at least one individual comfortable operating infrastructure for deployment and maintenance.
- −While the software is free, organizations incur costs for cloud hosting, model tokens, and operational overhead.
- −API is not available, which may limit custom integrations beyond its core Slack/web functionality.
- −Function calling is proprietary, potentially limiting customization or interoperability with external tools.
- −Primarily targets startups and mid-sized companies, potentially less suited for very small teams or large enterprises with different infrastructure needs.
- −Multimodality is limited to text, not supporting other data types like images or audio.
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QMと競合製品の比較
QMは、仕事のためのマルチプレイヤーオープンソースエージェントハーネスに焦点を当て、既存のプラットフォームを置き換えるのではなく統合し、コラボレーションのための隔離されたスコープ付き環境を提供することで差別化を図っています。
1
Specializes in orchestrating role-playing autonomous AI agents into collaborative teams with defined roles and shared goals.
While both are open-source and support multi-agent collaboration, CrewAI focuses on a Python framework for building agent teams and workflows, whereas QM provides a broader 'harness' for running agents in persistent, cloud-based environments with Slack/web integration.
2
Provides an open-source autonomous agent framework with a GUI control room for end-to-end goal execution.
SuperAGI is designed for autonomous execution with a focus on minimizing human involvement, while QM emphasizes a multiplayer, collaborative environment for teams with human oversight and control.
3
An open-source framework for building conversational multi-agent systems where agents collaborate dynamically.
AutoGen provides a flexible framework for building multi-agent conversations and workflows, including a no-code UI (AutoGen Studio), while QM offers a ready-to-deploy, persistent, cloud-based harness for teams with built-in Slack/web integration.
4
An open-source framework for deploying multiple LLM-based agents in task-solving and simulation applications, with a focus on multi-agent collaboration and emergent behaviors.
AgentVerse is a framework for building and deploying multi-agent systems, emphasizing simulations and task-solving, whereas QM is a collaborative, persistent harness designed for teams to run and manage agents in a cloud-based environment.
Storkでもっと
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