fak クイックスタート — 約 10 分でローカルモデルを動かす

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。このページは機械生成であり、ネイティブレビュー待ちです——修正は issue/PR で歓迎します。全言語の入口は i18n ハブから、信頼できる原典（source of truth）は英語版 README をご覧ください。

同じ言語の関連ページ：日本語版イントロダクション。

このページで得られるもの

ゼロから約 10 分で、ガバナンス付きのローカル AI が手元で動きます——オフラインで動作し、 API キー不要、クラウド課金（円建ての請求）ゼロ、データは自分のマシンから出ません。

最速の道：既存エージェントをローカルモデルで包む

エージェントを書き換える必要はありません。次の 1 コマンドで、いま使っているエージェントをローカルモデルの前段に置き、すべての tool call を capability floor（既定拒否の権限フロア）に通します。

fak guard -- claude    # 既存のエージェントをローカルモデルで包む（1 コマンド）

base URL を fak serve に向け直すだけでも同じ経路を通せます。どちらの場合も、同じエージェントループが、他に何も変えることなくより安全に、より安く、より速くなります。

60 秒で確かめる（キー不要・モデル不要・GPU 不要）

モデルのダウンロードも API キーも GPU もいりません。ツール呼び出しの境界だけを構造的に実証できます——refund_payment は既定拒否で DENY、search_kb は ALLOW、注入は阻止されてもタスクは完了します。

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

DENY は分類器（classifier）ではなく構造によるものです。許可リストに載っていない操作は、モデルが何を言いくるめられても実行できません（fail-closed）。疑わしいツールの結果は quarantine（隔離）に入れられ、そもそもモデルのコンテキストに到達しません。ライブテストでは、未保護のベースラインに prompt injection が 5/5 到達したのに対し、fak は 5/5 で遮断しました。

fak とは何か

fak は 1 個の静的 Go バイナリで、AI エージェントとそれが呼び出すツールの間に入ります。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される共有作業を再利用します。結果として、同じエージェントループが、書き換えなしで安全・安価・高速になります。self-host ファーストなので、データは自社インフラに残ります（日本のデータレジデンシー——個人情報保護法（APPI） を意識したフリートに向く性質であって、法的助言ではありません）。

どれくらい速いのか（誠実な数字）

誠実な見出しの数字：約 4.1×。 50 ターン × 5 エージェントの実測セッションで、 チューニング済みの warm-cache スタックより約 4.1× 少ない作業で済みます。トークン課金は円建てのコスト——これはそのままマージンのレバーになります。
約 60× は「naive パターンに対してのみ」。 毎ターン会話全体を再送する naive な再送ループ （約 19 時間）に対しては同じセッションが約 19 分（約 60×）まで下がりますが、この数字は naive パターンとの比較でのみ成り立ちます。見出しには使いません。
この再利用の効果は self-host のみで、read-heavy なフリートに当てはまります。
provider の prompt-cache 割引は、cached prefix がバイト単位で同一である間だけ保たれます。 fak は途中の古いターンを捨てつつ prefix をバイト単位で同一に保つことを保証します。 provider が実際にキャッシュを再利用するかは provider 側の判断であり、fak はそれを主張するのではなく中継します。

数字はすべて BENCHMARK-AUTHORITY で commit と成果物まで辿れます。

モデルについて

fak はモデルを置き換えません——モデルを govern して cache します。Qwen2/Qwen3 と GLM-MoE は in-kernel のリファレンスエンジンで bit-exact（逐ビット一致）が実証済みです。それ以外（DeepSeek・Mistral をはじめ、あらゆるオープンウェイトのモデル）は OpenAI 互換ワイヤ経由で前段に置けます——Ollama / vLLM / SGLang / llama.cpp / LM Studio または任意の OpenAI 互換 API。

ライセンスと導入コスト

fak は Apache-2.0、無料、self-host です——クレジットカードも、越境インボイスも、法人格も不要。git clone と go install github.com/anthony-chaudhary/fak/cmd/fak@latest が導入の全経路です。

次に読むもの

ライセンス：Apache-2.0。