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おすすめのローカル AI エージェント：自分のハードウェアで AI アシスタントを動かす

Ollama、vLLM、LM Studio、llama.cpp でどれだけうまく動くか、データがどれだけ自分のマシンに留まるかで、7 つのローカル AI エージェントを順位付けしました。

早わかり

早わかり
ボットライセンスチャットアプリ
Agent ZeroMIT2万ありありTelegram, WhatsApp無料
QwenPawApache-2.03.7万ありなしTelegram, iMessage, Discord, Slack無料
ZeroClawMIT OR Apache-2.03.3万ありありTelegram, WhatsApp, Discord無料
nanobotMIT5万ありなしTelegram, WhatsApp, Discord, Slack無料
KhojAGPL-3.03.8万ありありなし無料
RakazoApache-2.07538ありありTelegram, WhatsApp, iMessage, Slack月額$10から
OpenClawMIT39.4万ありなしTelegram, WhatsApp, iMessage, Discord, Slack無料
2026/11/08時点のGitHubスター数

チェックリスト

チェックリスト
Agent ZeroQwenPawZeroClawnanobotKhojRakazoOpenClaw
オープンソースライセンスありありありありありありあり
ローカルモデルで動作ありありありありありありあり
デフォルトでサンドボックスありなしありなしありありなし
デフォルトでテレメトリーなしなしなしありありなしありなし
いつものチャットアプリで使えるありありありありなしありあり
不在中も作業するありありありありありありあり

私たちが掲載しているエージェントは、どれもローカルモデルと通信できます。しかし、それは優れたローカル AI エージェントであることと同じではありません。ホスト型のモデルを使うと、プロンプト、ファイル、メモリの断片がやり取りのたびにマシンの外に出ていきます。完全にローカルにするとは、モデル、検索、音声、メモリのすべてを自分が所有するハードウェア上で動かすことであり、そこまで到達させてくれるエージェントはごくわずかです。

順位の付け方

このリストでは、何よりもローカルでの動作を重視しています。

  • 対応するローカルランタイム。 Ollama、vLLM、LM Studio、llama.cpp。選択肢が多いほど、手持ちのハードウェアに合わせやすくなります。
  • 他に何がローカルに留まるか。 Web 検索、音声認識、音声合成、埋め込み。モデルをローカルで動かしても、すべての検索をクラウドの API に送るエージェントでは、作業内容が漏れてしまいます。
  • テレメトリーなしとサンドボックス。 上の表のチェックリストから判断しています。ローカル重視のユーザーはたいてい両方を気にするからです。
  • セットアップの手間と成熟度。

ハードウェアについての注意：エージェント自体は軽量です。RAM と GPU を必要とするのはモデルであり、実用的なローカルモデルの要件は、このリストのどのエージェントよりもはるかに大きくなります。まず自分のマシンでどのモデルを動かせるかを確認し、それからエージェントを選んでください。

1. Agent Zero

完全なローカル構成に最も近づけるのが Agent Zero です。Ollama、LM Studio、llama.cpp、vLLM、oMLX に対応し（インストールドキュメント）、Web 検索は検索 API ではなく同梱の SearXNG インスタンスを経由し、音声認識と音声合成は組み込みの Whisper と Kokoro のプラグインでローカル実行できます（プラグイン）。エージェントは専用の Docker コンテナ内で作業し、アクセスを許可しない限りあなたのコンピューターからは隔離されています。

唯一のテレメトリーは、バージョンとハッシュ化されたインスタンス ID を送る更新チェックで、設定でオフにできます。モデルとは別に、Agent Zero 自体に少なくとも 2 GB の RAM を見込んでおいてください。

Agent Zero web UI showing a request to write a kickoff plan, the agent's collapsed steps for writing and verifying the file in the terminal, and a summary table of the plan
Agent Zero completing a first task in its web UIgithub.com

2. QwenPaw

Alibaba の AgentScope チームによる QwenPaw は、独自の llama.cpp ランタイムを同梱しているため、API キーも別途の Ollama のインストールもなしに完全オフラインで動作します（モデルのドキュメント）。チームはエージェントのタスク向けに学習させた小型の QwenPaw-Flash モデルも公開しています。Ollama と LM Studio も使えます。

安全面のデフォルトでは Agent Zero に劣ります。コマンドのサンドボックスはオフで、ドキュメントに載っているクイックスタートのコマンド qwenpaw init --defaults は、匿名のインストールテレメトリーを自動的に受け入れます。オプトアウトするには、代わりに対話式の qwenpaw init を実行してください。

QwenPaw web console with a new chat, model picker set to qwen3.5-plus, and a sidebar listing Channels, Sessions, Cron Jobs, Heartbeat, Files, Skills, Tools, MCP and Agent Management
QwenPaw's web consolegithub.com

3. ZeroClaw

すでに Ollama や他の OpenAI 互換のモデルサーバーを動かしているなら、最もすっきりした選択肢が ZeroClaw です。テレメトリーはなく、OS のサンドボックスがデフォルトでオンになっており、プロバイダーのフォールバックチェーンがあるので、ローカルモデルを最優先にし、その後ろにホスト型のモデルを控えさせることも、何も控えさせないこともできます。単一の Rust バイナリなので、大きなマシン上のモデルサーバーと組み合わせて、Raspberry Pi のような小型ボードで動かせます。

ZeroClaw homepage headline: The personal AI agent you actually own, one lightweight Rust binary on your machine with your keys or your local models
ZeroClaw's homepagezeroclaw.com

4. nanobot

nanobot は Ollama、vLLM、LM Studio に標準で対応し（プロバイダー）、テレメトリーを送信せず、メモリを ~/.nanobot にプレーンな Markdown ファイルとして保存するので、中身の確認やバックアップが簡単です。WebUI のおかげでローカル構成でも快適に使えます。ローカルモデルにシェルコマンドを実行させる前に、bubblewrap か Seatbelt のサンドボックスをオンにしてください。デフォルトではオフです。

nanobot WebUI new-topic screen with Apps, Skills, Automations and Channels in the sidebar, project-grouped topics, and a composer with permission and microphone controls
nanobot's bundled browser WebUIgithub.com

5. Khoj

Khoj は特化型です。メモやドキュメントをインデックス化し、それをもとに答える AI セカンドブレインです。llama.cpp 経由の GGUF モデルとマシン上で生成される埋め込みにより完全オフラインで動作でき、Ollama、LM Studio、vLLM にも対応しています（セットアップ）。GPU（CUDA、ROCm、Vulkan、Apple Metal）があると役立ちます。

5 位にとどまったのは、開発が停滞していること（2026 年 3 月以降リリースなし）、チャットアプリのチャンネルがないこと、そして KHOJ_TELEMETRY_DISABLE=True を設定するまで匿名化された利用テレメトリーを送信することが理由です。

Khoj web app home with a greeting, agent shortcuts for Khoj, Legal, Simplify and Professor, a message box with attach and microphone buttons, and suggestion cards for Paint, Finance and Automation
The Khoj web app's start screendocs.khoj.dev

6. Rakazo

私たちが開発している Rakazo は、Ollama または LM Studio 経由でローカルモデルを動かし（セルフホストのモデル）、セルフホストのインストールからはプロダクト分析を送信せず、各ボットにサンドボックス化されたコンピューターを与えます。この順位なのは、ローカル対応が Agent Zero や QwenPaw より狭いためです。ローカルランタイムは 2 つで、組み込みのものはありません。また、まだベータ版です。Rakazo のレビューをご覧ください。

Rakazo web app with a chat with a bot called Chief and a side panel showing the bot's live browser screen, a Take control button and routines
A Rakazo bot chat with its computer screen beside itgithub.com

7. OpenClaw

OpenClaw は Ollama、LM Studio、vLLM で動作するため（Ollama プロバイダー）、どんなローカル向けリストにも入る資格があり、巨大なプラグインエコシステムは選ぶ理由になります。しかしローカル重視のユーザーにとっては、デフォルトが逆方向に働きます。毎日の更新チェックがオンになっており（update.checkOnStart: false で止められます）、サンドボックスをオンにするまでコマンドはホスト上で実行されます。ローカル推論と厳重なサンドボックスで OpenClaw を使いたいなら、NemoClaw が Ollama、vLLM、NVIDIA NIM へのルーティング付きで OpenClaw を包んでくれます。その代わり 8 GB の RAM が必要で、アルファ版の扱いです。

WhatsApp chat with an OpenClaw assistant giving casual travel advice to a user in Marrakech
Chatting with OpenClaw in WhatsAppdocs.openclaw.ai

エージェントとモデルを別々のマシンで動かす

PicoClaw は有用なパターンを示しています。エージェント自体はわずか 10 MB の空き RAM で動き、10 ドルのボードや古いスマホでも動作しますが、モデルに接続するためのネットワークアクセスは必要です（ハードウェアのドキュメント）。PicoClaw や ZeroClaw の接続先を、GPU を積んだデスクトップ上の Ollama や vLLM サーバーに向ければ、すべての推論を自分のネットワーク内で完結させながら、小さなデバイスで常時稼働のエージェントを動かせます。PicoClaw がランキングに入っていないのは、プロジェクト自身が v1.0 より前は本番環境で使わないよう求めているためです。

より広い視点については、おすすめのセルフホスト AI エージェントをご覧ください。

おすすめ

  1. Agent Zero

    無料

    Free, MIT-licensed AI agent that runs in its own Docker Linux workspace with a terminal, browser and desktop apps, and chats on Telegram and WhatsApp.

    Runs in its own Docker container with local models, but sends telemetry by default.

    長所

    • Free and MIT licensed, with frequent releases (v2.11 to v2.15 between late August and early November 2026)
    • The agent works in its own Linux workspace with a terminal, browser, desktop apps and LibreOffice, isolated from your computer unless you grant host access
    • Web search runs through a local SearXNG instance, and speech-to-text and text-to-speech can run locally
    • Projects keep memory, files, secrets, instructions and model choices separate per job, with workspace snapshots you can roll back
    • Built-in Telegram, WhatsApp and email channels, a scheduler, MCP and a community Plugin Hub with 200+ plugins

    短所

    • Needs Docker, and the container image is a full Linux desktop environment rather than a small service
    • No built-in image generation; the docs show teaching it an image API yourself
    • By default it checks for updates with Agent Zero's server, sending your version and a hashed instance ID
    • Code runs in the same container as Agent Zero itself today; per-task sandboxes are only a v3 prototype
    • WhatsApp works by linking a phone account through a Baileys bridge, which needs Node.js, rather than the official WhatsApp Business API
    Agent Zeroを開く

  2. QwenPaw

    無料

    Free, Apache-licensed personal AI agent from Alibaba's AgentScope team, formerly CoPaw, with a web console, memory, multiple agents and many chat apps.

    Many chat apps and local models, but no sandbox and telemetry on by default.

    長所

    • Runs fully offline with a built-in llama.cpp runtime and purpose-trained QwenPaw-Flash models, no API key needed
    • Several independent agents, each with its own memory, skills and heartbeat, that can work together
    • Layered security: Tool Guard, File Guard, skill scanning, access policies and an optional kernel-level sandbox
    • Broad chat coverage, especially for Chinese platforms such as DingTalk, Feishu, WeChat and QQ, alongside Telegram, Discord, Slack and iMessage
    • Well-documented web console for channels, cron jobs, heartbeat, skills, MCP and files

    短所

    • The command sandbox is off by default, and inside Docker it falls back to no isolation
    • The recommended setup command accepts anonymous install telemetry automatically
    • No WhatsApp channel, and iMessage works only on a Mac with a third-party helper and Full Disk Access
    • Desktop apps are still in beta, and the project moves fast, with frequent beta releases
    QwenPawを開く

  3. ZeroClaw

    無料

    Personal AI agent in one Rust binary, MIT or Apache-2.0, with local or cloud models, 30+ channels, approval gates and an OS sandbox on by default.

    Meets every check: one Rust binary, approval gates and an OS sandbox on by default, no telemetry, local models.

    長所

    • Safe defaults: the recommended profile asks before medium-risk actions, blocks high-risk ones, keeps files in the workspace and runs tools in an OS sandbox
    • One small Rust binary with one config file, running on macOS, Linux, Windows and boards like a Raspberry Pi
    • More than 30 channels, plus a web dashboard for chat, memory, config and cron
    • Provider fallback chains, local models through Ollama, and cryptographic receipts for tool calls
    • States plainly that it sends no telemetry and needs no cloud account or license server

    短所

    • Slack, iMessage, Signal and several other channels are not in the standard release; you build from source with extra features to get them
    • `zeroclaw quickstart` only sets up the model provider; channels and risk profiles mean editing the TOML config file
    • The Docker sandbox backend isn't picked automatically under the default native runtime
    • Model costs are on you
    ZeroClawを開く

  4. nanobot

    無料

    Free, MIT-licensed personal AI agent in Python with a browser UI and terminal app, scheduled tasks, memory, and chat on Telegram, Discord, Slack and more.

    Small, readable Python with a good web UI and no telemetry, but shell commands aren't sandboxed by default.

    長所

    • Free and MIT licensed, with a small Python core that is meant to be read and modified
    • Polished bundled WebUI with projects, file diffs, an MCP app catalog and an automations calendar, plus a terminal UI
    • Many chat channels, including Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, WeChat, Feishu, Teams, Matrix and email
    • Scheduled automations, long-running goals and a heartbeat that reports only useful results to your last chat
    • Works with local models through Ollama, vLLM or LM Studio

    短所

    • Shell commands are not sandboxed by default; the bubblewrap or macOS Seatbelt sandbox must be turned on, and Windows has none
    • Model costs are on you, and voice messages need a separate transcription provider such as Groq or OpenAI
    • No native mobile or desktop app; on a phone you use the WebUI in a browser or a chat app
    • Missed scheduled runs are not replayed and interrupted subagent tasks are not relaunched after a restart
    nanobotを開く

  5. Khoj

    無料

    AGPL-licensed, self-hosted AI second brain that chats over your notes and documents with web search, custom agents and scheduled research emails.

    Good at chatting over your own notes and documents, but development has slowed, it has no chat-app channels and telemetry is on by default.

    長所

    • Searches and chats over your own notes and documents, including Markdown, Org-mode, PDF, Word, Notion and GitHub
    • Works with local models through Ollama, LM Studio, vLLM or offline llama.cpp, and generates embeddings on your machine
    • Custom agents with their own persona, knowledge, chat model and tools
    • Automations run a query on a schedule and email you the result
    • Generated code runs in a local Terrarium sandbox that the Docker Compose setup starts for you

    短所

    • Development has slowed: no release since March 26, 2026, the last commit was on August 2, 2026, and the team now focuses on other products
    • The hosted Khoj Cloud, and with it the WhatsApp bot, shut down on April 15, 2026, so self-hosting is the only way to use it
    • AGPL-3.0 requires you to share your changes if you offer a modified version to others over a network
    • Sends anonymized usage telemetry by default until you set KHOJ_TELEMETRY_DISABLE
    • Scheduled emails need Resend and authentication set up when self-hosting, and no chat apps such as Telegram or Slack are supported
    Khojを開く

  6. Rakazo

    月額$10から

    Open-source, self-hostable platform for persistent AI bots that each get a job, a computer, memory and routines, using the model you choose.

    Our own product. Meets every check: Apache-2.0, sandboxed bot computers, no telemetry by default, any model you connect.

    長所

    • Open source (Apache-2.0) and fully self-hostable, including with local models
    • Choice of model per bot, including existing Claude or ChatGPT subscriptions
    • Bots keep working on schedules and triggers with their own cloud computer
    • Approval controls over which actions a bot may take on its own

    短所

    • Still in beta, with frequent releases
    • You supply and pay for the model on the hosted plans, unless you buy Rakazo credits
    • Telegram, WhatsApp and iMessage/SMS are only available when self-hosted
    • More setup than a single chat app
    Rakazoを開く

  7. OpenClaw

    無料

    Free, MIT-licensed personal AI agent that runs on your own computer and takes orders from WhatsApp, Telegram, iMessage, Slack and 20+ other chat apps.

    The biggest ecosystem and every chat app, but sandboxing is off and telemetry is on by default.

    長所

    • Free and MIT licensed, with no paid tier
    • Runs on your own hardware, and state, memory and credentials stay there
    • Works in 29 chat channels, including WhatsApp, Telegram, iMessage, Slack, Discord and Microsoft Teams
    • Model-agnostic: 64 model and media providers, plus local models
    • Large ecosystem of skills and 142 official plugins, and very active development

    短所

    • Model costs are on you and can run high: testers and users have reported spending over $100 in a day with expensive models
    • Sandboxing is off by default and the agent can run commands on the host unless you turn on approvals
    • Setup and upkeep expect comfort with the command line; maintainers warn it is risky for non-technical users
    • Broad access to email, messages and the system makes prompt injection and malicious third-party skills a real risk
    OpenClawを開く

機能

機能
Agent ZeroQwenPawZeroClawnanobotKhojRakazoOpenClaw
ウェブ検索ありありありありありありあり
画像生成なしありありありありありあり
音声モードありありありありありありあり
ファイルのアップロードありありありありありありあり
メモリーありありありありありありあり
代わりに操作を実行ありありありありありありあり
アプリ連携ありありありありありありあり
自律的に動作ありありありありありありあり
自分から連絡してくるありありありありありありあり
複数のボットありありありありありありあり

出典

Agent Zero

  1. agent0ai/agent-zero on GitHub (MIT, README, safety model)
  2. Agent Zero releases (v0.2 in June 2024 to v2.15 on November 1, 2026)
  3. Agent Zero homepage
  4. Agent Zero docs: Installation (Launcher, A0 Install, Docker, local models)
  5. Agent Zero docs: VPS deployment (hardware requirements)
  6. Agent Zero model provider list
  7. Agent Zero update check code (version and hashed ID sent to api.agent-zero.ai)
  8. Agent Zero built-in Telegram integration plugin
  9. Agent Zero built-in WhatsApp integration plugin
  10. Agent Zero built-in plugins (scheduler, notify user, email, SearXNG search, Whisper STT, Kokoro TTS)
  11. Agent Zero docs: Memory guide
  12. Agent Zero docs: Agent Profiles
  13. Agent Zero docs: API integration (adding image generation yourself)
  14. Agent Zero v3: A Sneak Peek Inside the Sandbox (August 17, 2026)
  15. Agent Zero LLM API (Venice.ai proxy for A0T token stakers)

QwenPaw

  1. agentscope-ai/QwenPaw on GitHub (Apache-2.0, README with install options and telemetry)
  2. QwenPaw documentation
  3. QwenPaw v1.1.0 release notes: CoPaw rebrands to QwenPaw
  4. copaw on PyPI (first release February 2026)
  5. QwenPaw docs: Channels
  6. QwenPaw docs: Models (cloud providers, llama.cpp, Ollama, LM Studio)
  7. QwenPaw docs: Security (Tool Guard, File Guard, sandbox)
  8. QwenPaw source: security.sandbox_enabled defaults to off
  9. QwenPaw docs: Heartbeat
  10. QwenPaw docs: Multi-agent
  11. QwenPaw docs: Comparison (voice and video interaction)
  12. QwenPaw docs: Desktop application (beta)
  13. QwenPaw docs: Plugins (GPT Image 2 image generation plugin)
  14. QwenPaw Qwen-Image tool plugin (image generation and editing)

ZeroClaw

  1. zeroclaw-labs/zeroclaw on GitHub (MIT OR Apache-2.0, v0.8.7, README)
  2. ZeroClaw website
  3. ZeroClaw docs: Sandboxing
  4. ZeroClaw source: risk presets (Balanced, recommended, has the sandbox on)
  5. ZeroClaw docs: Channels overview (default and standard release bundles)
  6. ZeroClaw docs: You own it (no telemetry)
  7. ZeroClaw docs: Docker and containers
  8. ZeroClaw source: tools (image generation, screenshot, web)

nanobot

  1. HKUDS/nanobot on GitHub (MIT, v0.4.1, README)
  2. nanobot documentation
  3. nanobot release archive (officially launched February 2, 2026)
  4. nanobot docs: Chat apps
  5. nanobot docs: Providers and models (Ollama, vLLM, LM Studio)
  6. nanobot docs: Configuration (security, exec sandbox off by default, transcription, Langfuse)
  7. nanobot docs: Automations and heartbeat
  8. nanobot docs: Concepts (heartbeat delivery, subagent recovery)
  9. nanobot docs: Memory and Dream
  10. nanobot docs: Multiple instances
  11. nanobot docs: Deployment (Docker, services, Render)
  12. nanobot source: skills installer runs with DISABLE_TELEMETRY

Khoj

  1. khoj-ai/khoj on GitHub (AGPL-3.0, README)
  2. Khoj releases (latest 2.0.0-beta.28, March 26, 2026)
  3. Khoj commit history (last commit August 2, 2026)
  4. Khoj Cloud Has Been Sunset (April 15, 2026)
  5. Khoj homepage (Open Paper, Pipali and the Khoj app)
  6. khoj-assistant on PyPI (first release 0.1.0, August 2, 2022)
  7. Khoj docs: Self-host setup (Docker, pip, model providers)
  8. Khoj docs: Ollama
  9. Khoj docs: Telemetry
  10. Khoj docs: Privacy
  11. Stop sending client IP in telemetry so it matches the privacy docs (#1382)
  12. Khoj docs: Automations
  13. Khoj docs: Code execution (Terrarium sandbox)
  14. Khoj docs: Agents
  15. Khoj docs: Image generation
  16. Khoj docs: Voice
  17. Khoj docs: WhatsApp (bot tied to Khoj Cloud)
  18. Khoj server settings (memory feature enabled and on by default)

Rakazo

  1. Rakazo homepage
  2. Rakazo pricing
  3. Rakazo privacy policy
  4. Rakazo on GitHub (README and license)
  5. Rakazo changelog
  6. Rakazo releases
  7. Rakazo docs: Image and video generation
  8. Rakazo docs: Memory
  9. Rakazo docs: Connect apps
  10. Rakazo docs: Routines
  11. Rakazo docs: Chat apps
  12. Rakazo docs: Messaging apps (self-hosting)
  13. Rakazo docs: Bots and chats (add another bot, bot templates)
  14. Rakazo docs: Groups (several bots in one chat)
  15. Rakazo docs: Mobile app (notifications)
  16. Rakazo privacy policy (updated Sep 14, 2026)
  17. Rakazo privacy policy source on GitHub
  18. Rakazo docs: Logs and monitoring (product analytics off by default)
  19. Rakazo docs: Desktop app (run locally in Docker, updates)
  20. Rakazo docs: Docker computers
  21. Rakazo docs: Self-hosted models (Ollama, LM Studio)
  22. Rakazo Railway template setup guide

OpenClaw

  1. OpenClaw homepage and Foundation section
  2. OpenClaw integrations: channels, providers and plugins
  3. openclaw/openclaw on GitHub (MIT, v2026.11.1)
  4. OpenClaw docs: Sandboxing (off by default)
  5. Wikipedia: OpenClaw
  6. Notebookcheck: OpenClaw can burn through hundreds of dollars per day
  7. OpenClaw docs: Memory overview
  8. OpenClaw docs: Automations
  9. OpenClaw docs: Chat channels
  10. OpenClaw docs: iMessage
  11. OpenClaw docs: Heartbeat, now a default Proactive check job
  12. OpenClaw docs: Multi-agent routing
  13. OpenClaw docs: Platforms (macOS, Windows, Linux, iOS and Android apps)
  14. OpenClaw docs: Tools (exec, browser, web search)
  15. OpenClaw docs: Audio and voice notes (inbound transcription)
  16. OpenClaw docs: Image and media support (inbound media)
  17. OpenClaw docs: Install (system requirements, installer script, npm, desktop apps, Docker)
  18. OpenClaw docs: One-click deploy on Railway
  19. OpenClaw docs: Usage telemetry and update checks (on by default, feature statistics opt-in)
  20. OpenClaw docs: Ollama provider (local models)