fak — インストールと実行（日本語版スタートガイド）
これはローカライズされた入口ページ (entry point) であり、ドキュメントの完全な翻訳では ありません。正式なドキュメントは英語です——このページはインストールと実行の入口だけを示し、 詳しい説明は英語の README へ引き継ぎます。 注記: この翻訳は機械生成であり、ネイティブレビュー待ち。issue/PR による修正歓迎。
他の言語・全体像: 日本語の入口は ./README.md、全言語は i18n ハブ から。
これは インストールと実行の入口ページです。fak の中身の詳しい説明（濃い pitch）は README にあります。このページはクリーンな checkout から、カーネルを動かし、 その後段にモデルを置くまでを、コピー&ペーストできるコマンドで最短でたどります。
fak は 1 個の Go バイナリで、AI エージェントとそのツール呼び出しの間に入り、すべての
tool call を実行する前に審査し、長いセッションでは繰り返しの共有作業を再利用します。
エージェントを書き換える必要はありません——base URL を fak serve に向けるか、既存の
エージェントを 1 コマンドで包むだけです。
fak guard -- claude # 既存のエージェントを 1 コマンドで包む
日本市場向けメモ。 fak は self-host ファーストの Apache-2.0 バイナリで、データは自社 インフラに残せます（個人情報保護法 / APPI のデータレジデンシー要件に取り組む際の技術的な 構成要素であり、法的助言ではありません）。ベンダー契約もクレジットカードも越境インボイスも 不要なので、トークン単価（円） がそのままマージンのレバーになります。長いセッションでの 共有作業の再利用は self-host 時のみ・read-heavy なフリートに効き、チューニング済みの warm-cache スタックに対して約 4.1× 少ない作業です（naive な再送ループに対しては約 60× ですが、誠実な headline は 4.1× です）。数字の出典は BENCHMARK-AUTHORITY。
0. 前提条件
- Go 1.26+。
fak/go.modはgo 1.26を宣言します。Go 既定のGOTOOLCHAIN=autoなら、 古いgoでも初回ビルド時に正しいツールチェインを自動ダウンロードします（一度だけネットワーク が必要）。それ以外は https://go.dev/dl/ から Go 1.26 を入れてください。go versionで確認。 - Tier 0 はこれだけ：GPU 不要・API キー不要・ネットワーク不要。
- Tier 1 は追加で任意の OpenAI 互換モデルサーバー（例：Ollama）が必要です。
Tier マップ（セットアップコストの小さい順）
同じ 1 個のバイナリでできることが 4 段階あり、段の間で新しいものは何もインストールされません。
| Tier | 何が得られるか | セットアップ |
|---|---|---|
| 0 — カーネルを試す | 審査境界（adjudication boundary）をオフラインで動かして測る | go build |
| 1 — 実モデルを前段に置く | 別で serve するモデル（Ollama / vLLM / llama.cpp / クラウド）の前にカーネルを立てる | + 稼働中の OpenAI 互換サーバー |
| 1b — ローカルモデルを 1 コマンドで | 既存エージェントとローカル GGUF モデルを in-kernel で実行——キー・ネットワーク・第 2 端末なし | fak guard --gguf qwen2.5:7b -- claude |
| 2 — 融合された in-kernel モデル | カーネルが所有する pure-Go の forward pass | + （実重み用の）Python export |
モデルを前段に置いて実用的に serve したいだけなら Tier 1 です。Tier 2 の in-kernel モデルは HuggingFace に対して逐ビット一致（bit-exact）が実証されたリファレンス forward pass であり、チャット品質の serving エンジンではありません。
fak はモデルを置き換えません——govern して cache します。Qwen2/Qwen3 と GLM-MoE は in-kernel リファレンスエンジンで bit-exact が実証済み。それ以外（DeepSeek・Mistral・あらゆる オープンウェイトのモデル）は OpenAI 互換ワイヤ経由（Ollama / vLLM / SGLang / llama.cpp / LM Studio または任意の OpenAI 互換 API）で前段に置けます。
1. バイナリを入手する
Go でインストール（モジュールパスがリポジトリのルートなので直接入ります）：
go install github.com/anthony-chaudhary/fak/cmd/fak@latest # -> $(go env GOBIN) / $GOPATH/bin
clone からビルド（コントリビューター）：
git clone https://github.com/anthony-chaudhary/fak.git
cd fak
go build -o fak ./cmd/fak # -> ./fak
./fak help
Windows メモ。 ビルドは
go build -o fak.exe ./cmd/fakとしてください。-o fak（拡張子なし）だと cmd.exe / PowerShell が名前で起動できないファイルが残ります。以降この ガイドで./fakと書かれた箇所は.\fak.exeに読み替えてください。
2. 動作確認（60 秒・キー不要・モデル不要・GPU 不要）
Tier 0 はすべてオフラインで決定的です。fak/ の中から実行してください。
go build -o fak ./cmd/fak
./fak preflight --policy examples/customer-support-readonly-policy.json --tool refund_payment --args "{}" # -> DENY (POLICY_BLOCK)
./fak preflight --policy examples/customer-support-readonly-policy.json --tool search_kb --args "{}" # -> ALLOW
./fak agent --offline # injection blocked, task still completes
preflight は default-deny の capability floor を示します——許可リストにない操作は
fail-closed で拒否され、モデルが何を説得されても実行できません。agent --offline は
prompt injection の A/B です：疑わしいツールの結果は quarantine（隔離）に入り、そもそも
モデルのコンテキストへ到達しません——分類器ではなく、構造によって。
次に読むもの
- README（全体像・濃い pitch）
- START-HERE — 10 分でローカルモデルを動かす
- GETTING-STARTED — バイナリのインストールと Tier マップ（英語の元ページ）
- Integrations — エージェントを接続
- Data residency & compliance — APPI のデータレジデンシー
- BENCHMARK-AUTHORITY — すべての数字の出典
- CLAIMS — shipped/simulated/stub の区別
ライセンス：Apache-2.0。