Arcnem AIのオープンソースツールをまとめて紹介します

Arcnem AIでは、社内で育ててきたツールを少しずつオープンソースとして公開しています。

いま公開しているものを見ると、画像を理解する仕組み、ローカルで動く類似検索、ベンチマークで改善を回す開発支援、資料や画像をまとめて整理するAPIまで、かなり幅があります。でも、どれにも共通しているのは、できるだけ手元で確認できることと、中身を追いかけやすいことです。

Arcnem Vision

arcnem-vision は、その全体像がいちばん見えやすいリポジトリです。

Flutterアプリやダッシュボードから画像を受け取り、説明文の生成、埋め込み、セグメンテーション、意味検索までをひとつの流れとして扱います。面白いのは、処理フローをコードに固定しすぎず、データベース上のエージェントグラフとして切り替えられる設計になっていることです。MCPの道具立てや、LangGraphベースの実行系まで含めて、「画像を理解して終わり」ではなく、その先の運用まで考えて作られているのが伝わってきます。

Arcnem AIがどんな方向でAIシステムを組み立てているのかを知りたいなら、まずここから見るのがいちばん早いと思います。

autoarc

autoarc は、個人的にもかなり好きなリポジトリです。

これは、ベンチマーク主導でコード改善を回すためのローカルサービスです。モデルは変更案を出しますが、その案を採用するかどうかは autoarc 側が持っているベンチマークで判断します。しかも、実験はGit worktreeで分離され、改善候補は最新のフロンティアに載せ直したうえで再評価されます。

「AIにコードを書かせる」だけで終わらず、何をもって改善とみなすかを仕組みとして握っている。この割り切りが、とてもいいです。

picvec

picvec は、画像の類似検索に特化したローカルCLIです。

ONNX Runtimeで画像モデルを手元で動かし、埋め込みはローカルのlibsqlに保存します。init、embed、search という流れが素直で、試し始めるまでがとても軽いツールです。

texvec

texvec は、その文書版です。

単に文書全体を埋め込むだけでなく、要約とチャンクの両方を持つので、「この文書全体は何について書かれているか」と「この話題に近い箇所はどこか」の両方を拾いやすい作りになっています。

omnivec

omnivec は、picvec と texvec を上のレイヤーで組み合わせたようなプロジェクトです。

ZIPでまとめて投げた文書や画像を解析し、重複のまとまりや近いファイル同士のクラスタを作り、最後にMarkdownのレポートまで返してくれます。分類やクラスタリングの部分はローカルかつ決定的に進み、LLMは主に最終レポートの生成に使う。この責務の切り分けも、かなり実践的です。

GitHubで見られます

気になるものがあれば、ぜひ Arcnem AI のオープンソースツールを GitHub でのぞいてみてください。

それぞれ用途は違いますが、「ローカルで扱えること」「挙動を追いやすいこと」「実際に使えること」を大事にしている点は共通しています。