重要なポイント
- Gooseは無料でオープンソース。GitHub APIによればApache 2.0ライセンス、2026年9月12日確認
- Block(Square、Cash App、Afterpay、Tidal)が開発し、2025年1月28日に一般公開
- 2025年12月にBlockがAnthropicのMCPとOpenAIのAGENTS.mdとともに、Linux FoundationのAgentic AI Foundation(AAIF)の創設プロジェクトとして寄贈
- コードとガバナンスは2026年4月7日に正式にAAIFへ移行。正規リポジトリはgithub.com/aaif-goose/goose(旧
block/gooseURLはここへリダイレクト) - GitHubリポジトリは2026年9月12日時点で54,156スターを表示、GitHub APIで確認済み
- ネイティブデスクトップアプリ(macOS、Linux、Windows)、CLI、APIとして利用可能
- 数十のLLMプロバイダーに自分のAPIキーで接続(Anthropic、OpenAI、Google、OpenRouter、Azure、Amazon Bedrockなど)、またはローカルOllamaモデルなら無料
- Model Context Protocol(MCP)で拡張可能。AnthropicがAAIFに提供したのと同じオープン標準
📍 一文で説明
Gooseは無料・オープンソース・Apache 2.0ライセンスのローカルファーストAIエージェントで、デスクトップアプリ、CLI、APIとして提供され、元々Blockが開発し現在はLinux FoundationのAgentic AI Foundationが管理しています。
💬 簡潔に説明
Gooseはファイルの読み書き、シェルコマンドの実行、外部ツールの呼び出しを代行し、チャットウィンドウで質問に答えるだけでなく、コーディングや自動化タスクを完了させるプログラムです。ローカルのOllamaモデルやAnthropic、OpenAIなどのクラウドAPIといったLLMを指定すると、テストの実行、コードの編集、API呼び出しといった複数ステップの作業を、タスクが完了するまで実行します。
📌補足: 本レビューはローカルLLMソフトウェアディレクトリにあるgooseのエントリーの詳細版です。他の数十のローカルAIツールとgooseの比較についてはそちらをご覧ください。
gooseとは何か?
Gooseは、ファイルの読み書き、シェルコマンドの実行、外部ツールの呼び出しによってコーディング、自動化、ワークフローのタスクを完了する、オープンソースでローカルファーストなAIエージェントです。 デスクトップアプリ、コマンドラインツール、APIとして提供されます。GitHubリポジトリでは「コード提案の枠を超えたオープンソースの拡張可能なAIエージェント — あらゆるLLMでインストール、実行、編集、テストできる」と説明されています。コードを提案するだけのチャットアシスタントとは異なり、gooseは行動するよう設計されています。コマンドを実行し結果を確認するループを、タスクが完了するまで実行できます。
- 中核機能:選択したLLM、組み込みおよび拡張可能なツール群、Model Context Protocol(MCP)統合を組み合わせ、複数ステップのコーディングや自動化タスクを実行するエージェントハーネス
- インターフェース:ネイティブデスクトップアプリ(macOS、Linux、Windows)、ターミナルCLI、プログラム用API — すべて同じエージェントエンジンの上に構築
- ローカルファースト設計:goose自体は自分のマシン上で動作し、呼び出すLLMもOllama経由でローカルにするか、任意のクラウドAPIを選べる
- 開発元:Square、Cash App、Afterpay、Tidalを手がけるBlockが元々開発。現在はLinux FoundationのAgentic AI Foundation(AAIF)が管理
- 正規リポジトリ:github.com/aaif-goose/goose。GitHub APIによればApache 2.0ライセンス
BlockからLinux Foundationへ:簡単な歴史
gooseの所有構造は、一般公開後の約14か月間で2回変わりました — まずBlockの社内プロジェクトが公開され、その後、中立的なオープンソースガバナンスへの寄贈が行われました。以下のタイムラインはBlockとLinux Foundation自身の発表に基づいています。
- 12025年1月28日 — 一般公開
Why it matters: Blockは社内で開発・利用していたgooseを、オープンソースでローカルファーストなAIエージェントとして一般公開しました。 - 22025年12月9日 — Agentic AI Foundationが発表
Why it matters: [Linux FoundationはAAIFを発表](https://www.linuxfoundation.org/press/linux-foundation-announces-the-formation-of-the-agentic-ai-foundation)し、Blockのgooseを、AnthropicのModel Context Protocol(MCP)やOpenAIのAGENTS.mdとともに創設プロジェクトとしました — 広く使われているエージェントプロジェクトのガバナンスを、単一企業の手から移す動きです。 - 32026年4月7日 — リポジトリとドキュメントがAAIFへ移行
Why it matters: gooseの正規GitHubリポジトリは`block/goose`から[github.com/aaif-goose/goose](https://github.com/aaif-goose/goose)へ移り、ドキュメントも[goose-docs.ai](https://goose-docs.ai)へ移行しました。旧URLはリダイレクトされますが、この時点からBlock単独ではなくAAIFがプロジェクトのガバナンスを正式に管理しています。
gooseでできること
goose-docs.aiとGitHubのREADMEによれば、gooseの機能はタスクのやり方を説明するだけでなく、実際に行動することに重点を置いています。
- エージェント的なタスク実行 — gooseはファイルを読み書きし、シェルコマンドを実行し、自身の結果をループで確認しながら、提案されたdiffを返すだけでなく、コーディングや自動化タスクを完了まで実行します
- LLMは自分で用意(BYOK) — 選んだLLMプロバイダー(Anthropic、OpenAI、Google、Ollama、OpenRouter、Azure、Amazon Bedrockなど、公式のプロバイダードキュメントに掲載された数十社)に自分のAPIキーで接続するか、ローカルOllamaモデルを無料で使用できます
- Model Context Protocol(MCP)拡張機能 — gooseは、AnthropicがAAIFに提供したオープン標準であるMCPを通じて、外部ツール、データベース、サービス(GitHub、Google Drive、ブラウザ、独自の社内ツール)に接続します。gooseはgoose-docs.ai/extensionsにドキュメント化された拡張機能ディレクトリを維持しています
- Recipes — 再利用可能で共有可能なYAMLタスク定義。チームがコード移行、テスト実行、リリースチェックリストなどの繰り返し可能なワークフローをパッケージ化し、gooseをインストールした誰でも再実行できるようにします
- 1つのエンジンに3つのインターフェース — デスクトップアプリ、CLI、APIはすべて同じ基盤のエージェントエンジンで動作するため、あるインターフェースで構築したワークフローがそこに固定されることはありません
- セルフホスト可能で監査可能 — コードがApache 2.0ライセンスで、現在Linux Foundationが管理しているため、チームは単一ベンダーの継続的な善意に依存することなく、gooseを監査、フォーク、セルフホストできます
使用例:gooseの3つの使い方
これらは上記のgooseのデスクトップ、CLI、拡張機能のドキュメント化された機能から構築された具体的なワークフローであり、仮想的なユースケースではありません。
gooseのインストール:デスクトップアプリとCLI
gooseはmacOS、Linux、Windows向けのデスクトップアプリとして、また3つのプラットフォームすべてにインストール可能なCLIとして提供されています。 以下のコマンドとリンクは公式のインストールドキュメントによるものです — インストールスクリプトやリリースURLはバージョンによって変わる可能性があるため、必ずそのページで直接確認してください。
macOS — デスクトップ
- インストール方法:
- Apple Silicon版またはIntel版
macOS / Linux — CLI
- インストール方法:
curl -fsSL https://github.com/aaif-goose/goose/releases/download/stable/download_cli.sh \| bash、またはbrew install block-goose-cli
Linux — デスクトップ
- インストール方法:
- 最新リリースページのDEB、RPM、Flatpakパッケージ
Windows — デスクトップ
- インストール方法:
- Goose-win32-x64.zip
Windows — CLI
- インストール方法:
- PowerShell:GitHubリポジトリから
download_cli.ps1をダウンロードして実行、またはGit Bash/MSYS2でmacOS/Linux用curlコマンドを使用
デスクトップアプリやCLI自体には固定のハードウェア最小要件はありません — 実際の要件は接続するLLM次第です。ローカルOllamaモデルはそのモデルを動かすのに十分なRAM/VRAMが必要で、クラウドプロバイダーはネットワークアクセスとAPIキーのみが必要です。ここに記載のないWindowsでのWSL利用などについては、公式インストールドキュメントを参照してください。
goose料金:無料ソフトウェア、自分のAPIキー
goose自体にライセンス費用はありません。 GitHubリポジトリはGitHub APIで確認済みのApache 2.0ライセンスで、プロジェクト自体による支払いで機能がロックされることはありません。支払う金額は、gooseに接続するLLM次第です。
gooseソフトウェア(デスクトップ、CLI、API)
- 費用:
- 無料
- 備考:
- Apache 2.0ライセンス。gooseの側でインターフェースや機能に費用は発生しない
Ollama経由のローカルモデル
- 費用:
- 無料
- 備考:
- APIキー不要。費用は自分のハードウェアと電気代のみ
クラウドプロバイダー(Anthropic、OpenAI、Googleなど)
- 費用:
- プロバイダー独自のAPI料金
- 備考:
- 選んだプロバイダーが独自の料金で直接請求。gooseが設定・上乗せするものではない
gooseはBYOK方式のため、無料のソフトウェア自体を超えた単一の「goose価格」は存在しません — 特に最先端のクラウドモデルで大規模または繰り返しのタスクを実行する前に、選んだプロバイダー独自の料金ページを確認してください。
Goose vs. OpenHands
GooseとOpenHandsは、どちらも無料・オープンソース・セルフホスト可能なエージェントプラットフォームで、チャットのみのコード提案の枠を超えています。 どちらも、自律的なコーディングエージェントを完全にコントロールしたいチームにとっての自然な出発点として比較されます。最も明確な違いはガバナンスモデルと主なサンドボックス方式です。
ガバナンス
- Goose:
- Linux Foundation(Agentic AI Foundation)、Blockから寄贈
- OpenHands:
- All Hands AI(ベンチャー投資を受けたスタートアップ)
ライセンス
- Goose:
- Apache 2.0
- OpenHands:
- MIT
インターフェース
- Goose:
- デスクトップアプリ(macOS、Linux、Windows)、CLI、API
- OpenHands:
- Web GUI、ターミナルUI、CLI
サンドボックス
- Goose:
- デフォルトでは自分のマシンや環境に対して直接実行され、権限確認は設定可能
- OpenHands:
- デフォルトでエージェントをサンドボックス化されたDockerコンテナ内で実行
LLMモデル
- Goose:
- 数十のプロバイダーで自分のAPIキー、またはローカルOllamaモデル
- OpenHands:
- 自分のAPIキー、またはClaude Code、Codex、Gemini CLIをエージェントバックエンドとして使用
拡張性
- Goose:
- Model Context Protocol(MCP)拡張機能に加え、再利用可能なYAML「Recipes」
- OpenHands:
- カスタムエージェント設定とマイクロエージェント
中立的でベンダーに依存しないオープンソース財団が管理し、デフォルトのサンドボックスがより軽いエージェントを求めるなら、gooseのモデルが合っています。実行ごとにデフォルトでDockerコンテナ内に隔離するエージェントを求めるなら、OpenHandsを直接検討してください — 詳細はOpenHandsレビュー全文をご覧ください。どちらもセルフホスト利用は無料です。決定前に各プロジェクト自身のサイトで最新の機能を確認してください。
gooseは誰に向いているか?
gooseが合うかどうかは、完全にコントロールし、セルフホストし、好きなLLMを指定できるエージェントを望んでいるかどうかによります。
競合と代替ツール
gooseは、OpenHands、Cline、Aider、Open Interpreterと比較されることが最も多いです — これらはLLMをコードベースについて単にチャットするだけでなく、実際に操作できるエージェントに変える、他のオープンソースツールです。
OpenHands
- 主な特徴:
- サンドボックス化されDocker隔離された自律コーディングエージェントプラットフォーム
- リンク:
- OpenHandsレビュー
OpenHandsに関する記事(3件)
- OpenHands Review: The Open-Source Answer to Devin更新日 2026年9月5日
- Goose Review 2026: Block's Open-Source AI Agent, Now Under the Linux Foundation更新日 2026年9月12日
- Atomic Chat Review 2026: Local AI, Agents, and API更新日 2026年9月5日
その他の言及:
Cline
- 主な特徴:
- VS CodeとJetBrains向けのオープンソース自律エージェント拡張機能
- リンク:
- Clineレビュー
Clineに関する記事(10件)
- Cline Review: The Open-Source Agent That Grew From Claude Dev更新日 2026年9月5日
- Kilo Code Review: The Open-Source Coding Agent Now Owned by Anaconda更新日 2026年9月12日
- Atomic Chat Review 2026: Local AI, Agents, and API更新日 2026年9月5日
- PearAI Review: The Free VS Code Fork With a Rocky Start更新日 2026年9月5日
- Bodega One Code Review (2026): A Local-First BYOLLM Coding IDE更新日 2026年9月3日
- Best Agentic AI Coding Assistant 2026: Cursor vs Windsurf vs GitHub Copilot vs Cline更新日 2026年9月3日
- Best Local Models for Tool Calling in 2026: Benchmarks & Comparison更新日 2026年9月1日
- Local AI Agents in 2026: What Actually Works (And What Still Fails)更新日 2026年8月29日
- LM Studio & Ollama OpenAI-Compatible API Documentation: Python, Node.js, Aider, Cline & Roo Code (2026)更新日 2026年8月28日
- Best Local Coding Models in 2026: Qwen3-Coder vs DeepSeek vs Codestral更新日 2026年8月27日
さらに23件(非表示)
Aider
- 主な特徴:
- ターミナルネイティブでgit中心のAIペアプログラマー
- リンク:
- Aiderレビュー
Aiderに関する記事(9件)
- Aider Review: AI Pair Programming From Your Terminal更新日 2026年9月5日
- GitHub Copilot CLI Review 2026: Cloud-Backed by Default, Local via BYOK更新日 2026年9月12日
- Kilo Code Review: The Open-Source Coding Agent Now Owned by Anaconda更新日 2026年9月12日
- Bodega One Code Review (2026): A Local-First BYOLLM Coding IDE更新日 2026年9月3日
- Best Local Models for Tool Calling in 2026: Benchmarks & Comparison更新日 2026年9月1日
- LM Studio & Ollama OpenAI-Compatible API Documentation: Python, Node.js, Aider, Cline & Roo Code (2026)更新日 2026年8月28日
- Continue.dev vs Cline vs Aider: Best Local Coding Agent in 2026更新日 2026年8月27日
- Local Coding LLM Without Internet: Fully Offline Dev Setup (2026)更新日 2026年8月27日
- Best IDE Plugins for Local LLMs in 2026 (VS Code, JetBrains & LM Studio)更新日 2026年8月25日
その他の言及:
- Multica Review 2026: A Workspace for AI Coding Agents更新日 2026年9月14日
さらに18件(非表示)
Open Interpreter
- 主な特徴:
- LLMがローカルでコードを実行し、コーディング以外も含む一般的なタスクを完了できる
Open Interpreterに関する記事(2件)
- Open Interpreter Review 2026: Same Name, Rust Core, New License更新日 2026年9月3日
- Nanobot Review: A Self-Hosted AI Agent Framework in 2026更新日 2026年9月14日
その他の言及:
- Multica Review 2026: A Workspace for AI Coding Agents更新日 2026年9月14日
- Atomic Agent Review: Local AI Agent CLI, Free & MIT-Licensed更新日 2026年9月12日
- Goose Review 2026: Block's Open-Source AI Agent, Now Under the Linux Foundation更新日 2026年9月12日
- PhoneClaw Review 2026: The On-Device iPhone AI Agent更新日 2026年9月12日
このリストはgooseとよく比較されるツールを示すもので、PromptQuorumによる独立したランキングではありません — 完全なカタログ(gooseのディレクトリエントリーを含む)はローカルLLMソフトウェアディレクトリをご覧ください。選択前に各ツールの現在の価格と機能を確認してください。
gooseを評価する際のよくある間違い
gooseに関する混乱のほとんどは、ホスト型・単一モデルのチャット製品と混同することや、2025年12月/2026年4月のガバナンス変更を見落とすことから生じます。
よくある質問
gooseとは何ですか?
Goose(goose-docs.ai、ソースコードはgithub.com/aaif-goose/goose)は、コーディング、自動化、ワークフローのタスクのための無料・オープンソース・ローカルファーストAIエージェントで、デスクトップアプリ、CLI、APIとして提供されます。元々Blockが開発し、現在はLinux FoundationのAgentic AI Foundationが管理しています。
gooseは無料ですか?
gooseソフトウェア自体は無料でApache 2.0ライセンスであり、支払いで機能がロックされることはありません。費用は接続するLLM次第です。ローカルOllamaモデルは無料で実行でき、クラウドプロバイダー(Anthropic、OpenAI、Googleなど)はそのプロバイダー独自のAPI料金で課金されます。
gooseはオープンソースですか?どのライセンスを使用していますか?
はい。gooseのGitHubリポジトリはApache 2.0ライセンスで、2026年9月12日にGitHub API(license.spdx_id: "Apache-2.0")で確認済みです。
現在gooseを所有・管理しているのは誰ですか?
Blockがgooseを開発し、2025年1月28日に一般公開しました。2025年12月、BlockはAnthropicのModel Context Protocol(MCP)やOpenAIのAGENTS.mdとともに、Linux FoundationのAgentic AI Foundation(AAIF)の創設プロジェクトとして寄贈しました。リポジトリとガバナンスは2026年4月7日に正式にAAIFへ移行しました。
gooseはどのプラットフォームに対応していますか?
gooseのデスクトップアプリはmacOS(Apple SiliconおよびIntel)、Linux(DEB、RPM、Flatpak)、Windowsに対応しています。CLIは公式インストールドキュメントによれば、Homebrewや、Windowsでは PowerShell スクリプトなどを含め、3つすべてにインストールできます。
gooseは特定のLLMが必要ですか?
いいえ。gooseはBYOK方式で、プロバイダードキュメントに掲載されたAnthropic、OpenAI、Google、OpenRouter、Azure、Amazon Bedrockなど数十のプロバイダーに接続するか、Ollama経由で完全ローカルなモデルに接続できます。
Model Context Protocol(MCP)とは何ですか?gooseはどう使っていますか?
MCPは、AIエージェントを外部ツールやデータソースに接続するためのオープン標準(AnthropicがAAIFに提供)です。gooseは拡張機能システムにMCPを使用しており、goose-docs.ai/extensionsにあるドキュメント化された拡張機能ディレクトリを通じて、GitHub、データベース、ブラウザなどのサービスに接続できます。
gooseのGitHubスターはいくつですか?
gooseのリポジトリ(github.com/aaif-goose/goose)は2026年9月12日時点で54,156スターを表示しており、GitHub APIで直接確認済みです。毎日変動するため、最新の数値はリポジトリを直接確認してください。
gooseの「Recipes」とは何ですか?
Recipesは再利用可能で共有可能なYAMLタスク定義で、チームがコード移行やテスト実行などの繰り返し可能なgooseワークフローをパッケージ化し、gooseをインストールした誰もが一貫して再実行できるようにするものです。
gooseはOpenHandsとどう比較されますか?
どちらも無料・オープンソース・セルフホスト可能なエージェントプラットフォームです。主な違いはガバナンス(goose:AAIF経由のLinux Foundation、OpenHands:スタートアップのAll Hands AI)とデフォルトのサンドボックス(OpenHandsはデフォルトでDocker内に実行を隔離、gooseは別途設定しない限り自分のマシンに近い動作)です。詳細は上記の完全な比較をご覧ください。
