CraftBotとは

2026/4/18に Product Hunt で公開された、CraftOS社の CraftBot という
軽量な日本国産のオープンソース Agentic AI が話題になっているとのことで、
自PC（MacBook Air M3）で試してみた。
Product Hunt の AI領域ランキングでは、

🥇 1位：Claude
🥈 2位：CraftBot
🥉 3位：Grok
4位：ChatGPT

と、AIの有名どころに並び、トップランクに食い込んでいる。
OpenClaw系の派生かと思ったらそうではなく、全く別のオリジナルのAgent設計のようです。

関連リンク
CraftOS（公式サイト）
https://www.craftos.net/?lng=ja

Product Hunt（CraftBot）
https://www.producthunt.com/products/craftbot

Github - CraftBot
https://github.com/CraftOS-dev/CraftBot?ref=producthunt

動かしてみた結論

動かしてみた結論としては、OpenClaw などに比べてセットアップが超簡単だった。
基本的には 1コマンド打つだけで、PC上で Agentic AI を動かすところまで一気にたどり着ける。
API KeyでClaude、OpenAI、Gemini、GrokのAPI Keyを入れるくらい。TokenもClaude CoworkやOpenClawに比べるとあまり使わない印象(詳細比較中・・・)

AgenticAIの簡単な動作確認として、Chat画面で以下の指示(Youのところ)をして、CraftBotをインストールしたディレクトリの簡単な要約をさせてみました(Claude SonnetをAPI Keyとして使用)
CraftBot/agent_file_system/workspaceの下にも要約結果を含むファイルが作成されました。)
このタスクの実行で$0.39(59円 - 1ドル/150円換算)くらい。より複雑なタスクをあげてもう少し試してみようと思います。

設定関連

SettingsでModelを選択できます。今回はClaude Sonnet 4.5を使ったので以下のように設定しています(設定後、「Test Connection」を押して「Connection Successful」が出ることを確認後、「Save」で設定を保存)

Provider: Anthoropic
LLM Model: claude-sonnet-4-5-20250929 ←正式なモデル名を入れる
VLM Model: claude-sonnet-4-5-20250929 ←正式なモデル名を入れる
API KEY: Anthoropicでクレジット購入したAPI KEYを入れる(Anthoropicの場合、sk-****)

Ollama(TynySwallow 1.5b)のローカルLLMとCraftBotでの動作
PCにインストールしたOllamaも選択できるので、Ollamaに入れたSakanaAIのTinySwallow 1.5Bを使って「国産のAgenticAI(CraftOS)&LLM(TinySwallow)」でローカルなAgentic AIができないか試してみました。
設定はこんな感じ(事前に以下のコマンドでollamaでTinySwallowをインストールしておいてください)

Provider: Local(Ollama)
LLM Model: hf.co/SakanaAI/TinySwallow-1.5B-Instruct-GGUF:latest
VLM Model: hf.co/SakanaAI/TinySwallow-1.5B-Instruct-GGUF:latest
Server URL: http://localhost:11434

OllamaでのTinySwallowのインストール
ollama run hf.co/SakanaAI/TinySwallow-1.5B-Instruct-GGUF

OllamaでローカルLLMも選択できる。これがうまくいけばローカル軽量なAgentic AI環境が・・・と思ったが、1時間待っても結果が返ってきませんでした。
Agentとして動作はするものの、MacBook Air M3だとスペックが足りないか、モデルが小さすぎてうまくタスクをこなせてないのかも。LLMのモデルを変えながらまた色々試してみます(Agent is workingのステータスになっているので、動いてはいます。)

CraftBotの全体機能

Chat(チャット):
これが基本的なチャットの画面でAgentに指示を出します。指示を出すと画面右側のTask and Actionsのところに現在実行中のTaskがリストアップされていきます。

Tasks(タスク):
現在実行中のタスクや過去のタスクの履歴を見ることができます。現在実行中タスクについてはどのような処理をやっているのかの詳細までブレイクダウンして見れます。

Dashboard(ダッシュボード):
タスクの実行状況、トークン消費量、システムリソース消費量など、一つのダッシュボードでAgentに関わる全体の状態を監視できるのが良いです。この部分がOpenClawなどには無く、手こずっていましたが、基本機能として実装されているのは助かります。

CraftBot と OpenClaw のダッシュボード/運用観点の比較
「いかにAgentic AIの動きを可視化できるか」という可観測性の観点と、実際に本番環境で運用する観点で考えるとOpenClaw系よりもCraftBotの方がより網羅的な機能を持っているように見えます。

観点	CraftBot	OpenClaw
想定ユーザー	実務者 / PoC利用者	エンジニア / 研究用途
UIダッシュボード	✅ あり（Web UI）	❌ なし（標準では提供されない）
Agent状態可視化	✅ Idle / Running / Uptime まで可視化	❌ プロセス・ログ依存
タスク成功・失敗管理	✅ 成功率・失敗数を集計表示	❌ ログを手動確認
Token使用量の可視化	✅ Input / Output / Cache を数値で表示	❌ 標準機能なし
Cache効率の把握	✅ Cached Token 割合を確認可能	❌ 不可
ローカル資源監視	✅ CPU / Memory / Disk / Thread Pool	❌ OS側ツールに依存
利用時間帯の分析	✅ Peak Hour / Request数の可視化	❌ 不可
モデル・Skill構成の一覧	✅ モデル・MCP・Skill状況を表示	❌ コードベースで確認
運用のしやすさ	◎ 日常運用向き	△ 実験・検証向き
設計自由度	△ ある程度制約あり	◎ 非常に高い

Workspace(ワークスペース):
Agentのタスクがワークスペースごとに管理され、アウトプットや成果物もその中に分けて作成されます。

Setting(設定):

General(一般設定):
Agentに名前を付けたりアイコンの画像を変えたりできます。
Proactive(Agentの自律的な動き方など):
Agentに自律的にタスク実行させるか(毎回細かく指示をしなくてもいかに自分のことを理解して先回りしてタスクを実行してくれるか)を設定します。
Memory(Agentのメモリ/記憶の管理):
過去の会話を参照したタスク実行や、長期記憶として保存された内容(memory.mdに保存)を前提としたタスク実行など管理ができます。
Model(Agentが使用するLLM/AIモデルの管理):
LLMのモデルを設定します。Claude, GPT, Geminiなど外部LLMはAPI KEYを設定します。PCにインストールしたOllamaでPC内に完結した、外部に出ないローカルLLMのモデルも使用できます。
MCPs(MCP関連設定):
MCP関連の設定も可能です。LINE, Outlook, Slak, Notion, Obsidian, Youtubeなど、かなりの数のMCPがプリビルドされています。
Skills(Skills関連設定):
ブラウザ検索, 1password(認証), PowerPoint作成, ワークフロー作成, デバッグ, JIRAなどスキルのプリビルドもかなりあります。
Integrations(外部サービスとの連携設定):
X, Notionなどとのサービス連携もできそうです。

まだ昨日リリースされて触り始めたばかりですが、Agentic AIの国産オープンソースとして、これまで足りないと思っていたところがしっかりとおさえられていて、将来性を感じます。

まだ初期バージョンなので、荒いところもありますが、これからバージョンアップされると本番環境でも十分利用できるものになりそうな気がします。