AppleがFoundation Modelsフレームワークをオープンソース化へ

Appleは、Foundation Modelsフレームワークをこの夏オープンソース化することを約束しました。これにより、アプリから呼び出すのと同じSwift APIをサーバー上でも実行できるようになります。¹ Platforms State of the Unionで、Appleはこの動きを率直にこう表現しました。「さらに、私たちは大きなことに取り組んでいます。この夏の後半、このフレームワークはオープンソースになります。つまり、アプリで使っている同じSwift APIを、これからはサーバー上でも実行できるようになり、Swiftをデプロイするあらゆる場所で完全なエンドツーエンドのAIワークフローが実現できます。」¹ この発表と並んで、同じ週にコンパニオンとなるSwiftパッケージがGitHubで公開されました。このパッケージにはSkills API、履歴管理ツール、そしてFoundation Modelsのプログラミングモデルを任意のchat-completionsエンドポイントに向けるモデルアダプターが含まれています。² フレームワーク本体は夏の約束のままですが、ユーティリティパッケージは今すぐ利用できます。

オープンソース化の発表は12:44から。

TL;DR

• Appleは「この夏の後半」にFoundation Modelsフレームワークをオープンソース化する予定です。これにより、同じSwift APIがサーバー上で動作し、「Swiftをデプロイするあらゆる場所で完全なエンドツーエンドのAIワークフロー」が得られます。¹ フレームワークは現時点ではオープンソースではありません。
• それとは別に、FoundationModelsUtilitiesという独立したオープンソースのSwiftパッケージが、すでにApache-2.0ライセンスでGitHubに公開されています。Appleプラットフォームと、Ubuntuなど一部のLinuxディストリビューションをサポートしています。²
• このパッケージにはSkills APIが含まれます。DynamicInstructionsに準拠するSkills型はresult builderで構築され、タスク固有の指示をセッションのトランスクリプトにジャストインタイムで注入することで、コンテキストの汚染を防ぎ、time-to-first-tokenを最適化します。²
• また、履歴管理用のprofile modifier（完了したツール呼び出しの破棄、ローリングウィンドウ、要約）と、chat completions REST APIを話す任意のサーバーと通信するChatCompletionsLanguageModelも含まれています。²
• このパッケージは、XcodeツールチェーンのスキルとGame Porting Toolkitのスキルに続く、今回のWWDCで3つ目のスキル提供形態です。リポジトリは自らのパターンを「emerging and experimental（生まれつつある実験的なもの）」と説明しています。²

フレームワークはこの夏オープンソースになる

見出しはダウンロードではなく日付です。State of the Unionの12:44あたりで、Appleは2つの文章でタイムラインとその意味を提示しました。「この夏の後半、このフレームワークはオープンソースになります。つまり、アプリで使っている同じSwift APIを、これからはサーバー上でも実行できるようになり、Swiftをデプロイするあらゆる場所で完全なエンドツーエンドのAIワークフローが実現できます。」¹ デバイス上でLanguageModelSessionからすでに呼び出しているフレームワークが、自分で管理するサーバーを含め、Swiftが動くあらゆる場所でも実行できるものになるのです。

これがもたらすのは対称性です。Appleは今年、Foundation Modelsが向かう先を広げることに取り組みました。オンデバイスモデル、Private Cloud Compute、そしてGeminiやClaudeといったサードパーティモデルです。これらはFoundation ModelsとPrivate Cloud Computeで取り上げています。フレームワークのオープンソース化は、その到達範囲を逆方向に、つまりデバイスから完全に離れた先へと広げます。セッションではこう述べられました。「Foundation Modelsフレームワークがサードパーティモデル、Private Cloud Compute、オンデバイスモデルとどう接続するかをご覧いただきました。仕事に最適なモデルを得るために必要な柔軟性が手に入ります。」¹ オープンソース化のステップは、2つではなく1つのプログラミングモデルがクライアントとサーバーの両方にまたがることを意味します。

正確に押さえておくべき注意点があります。フレームワークはまだオープンソースではありません。Appleは「この夏の後半」と述べており、正直に読めば、季節を添えたコミットメントであって、今日リリースされたものは何もないということです。以下で説明するパッケージは別個の成果物であり、この2つを混同すると今存在するものを過大に見積もることになります。

すでに公開されているユーティリティパッケージ

今日クローンできるのはFoundationModelsUtilities、Apache-2.0ライセンスでGitHubに公開されたオープンソースのSwiftパッケージです。² Appleプラットフォームと、Ubuntuなど一部のLinuxディストリビューションをサポートしており、これはこの夏フレームワーク本体が取るクロスプラットフォームの方向性を予告するものとして重要です。² リポジトリはその内容を「emerging and experimental patterns（生まれつつある実験的なパターン）」と説明しているため、これらのAPIは固定された契約ではなく、Appleが舵を切っている方向のプレビューとして扱ってください。²

State of the Unionではこのパッケージを直接紹介しました。「私たちは新しいオープンソースのSwiftパッケージを導入します。これにはスキルやコンテキスト管理のためのユーティリティといった概念に着手するのに役立つ、あらかじめ用意されたツールが満載です。」¹ Appleは具体例を実際のアプリに即して説明しました。「Tiimoのようなタスク管理アプリは、このパッケージを使って、ユーザーのデータに合わせてトーンや推奨内容を調整するスキルを取り込み、1日を滞りなく過ごせるようパーソナライズされたブリーフを届けることができます。」¹ 同じくだりで、その土台にあるものにも言及しています。「オープンソースパッケージのこれらのユーティリティは、Dynamic Profilesと呼ばれる新しい基礎的な構成要素で作られています。」¹

3つのコンポーネントがその約束を担い、それぞれがエージェント型Swiftアプリにおける実際の問題に対応しています。

Dynamic Profilesの上に構築されたSkills API

最初のコンポーネントはSkills APIです。このパッケージはDynamicInstructionsに準拠するSkills型を定義し、result builderで構築されます。さらに、現在どのスキルがアクティブかを追跡するSkillActivations型もあります。² 個々のSkillはプロンプトまたは指示で初期化し、セッションの途中で削除可能にすべき場合にはallowsDeactivation: trueとマークできます。²

興味深いのはその目的です。スキルはタスク固有の指示をLanguageModelSessionのトランスクリプトにジャストインタイムで追加するため、特定のターンで必要としない指示でトランスクリプトが埋まるのを防ぎます。² そこから2つの具体的なメリットが生まれます。セッションはコンテキストの汚染を回避し、time-to-first-tokenを最適化します。より短く、より関連性の高いトランスクリプトは、モデルが応答を始める前に処理するのが速いからです。² Skills APIは、指示が意味を持つ瞬間に絞り込んだ、ジャストインタイムの注入メカニズムなのです。

それを可能にするのがDynamic Profilesです。3日目の振り返りで、Swift Intelligence FrameworksのシニアエンジニアリングマネージャーであるLori Hylan-Cho氏は、スキルをその基本要素の真上に位置づけました。「私たちにはDynamic Profilesもあります。これはスキルのような、いわば高次のもののための基礎的な技術のようなものです。スキルもパッケージとしてリリースしているので、それを使うこともできますし、スキルのような独自の抽象化を構築することもできます。」³ この言い回しは正確です。Appleはスキルを1つのパッケージとして提供し、開発者がそのパッケージを使うか、同じDynamic Profilesの基盤の上に独自の抽象化を構築するかのいずれかを期待しています。

profile modifierとしての履歴管理

2つ目のコンポーネントは、コンテキスト問題のもう半分、つまりエージェント型ループが動くにつれて際限なく増えていくトランスクリプトを管理します。このパッケージは履歴管理用のprofile modifierを提供しており、READMEは3つの戦略を挙げています。² 完了したツール呼び出しの破棄は、結果がもう必要なくなった時点で、完了したツール起動のやり取りを取り除きます。ローリングウィンドウ戦略は、トランスクリプト全体ではなく、最近の履歴の限られた一部を保持します。要約は、古いターンを、モデルがなお推論できる短い形に圧縮します。² いずれも同じダイヤルのつまみです。モデルが効率的に処理できる範囲を超えてトランスクリプトが膨張するのを防ぎつつ、情報を保ち続けるのです。

chat-completionsアダプター、伏兵

3つ目のコンポーネントは、静かに最も多くのことをこなすものです。ChatCompletionsLanguageModelは、chat completions REST APIを話す任意のサーバーと通信し、オプションでguided generationにも対応します。² その含意は大きいです。Foundation Modelsのプログラミングモデル、つまりセッション、ツール、指示を、Appleのモデルだけでなく任意のchat-completionsエンドポイントに向けられるのです。

自然な組み合わせはローカルなものです。MLX-LM ServerはMac上でchat-completions互換のHTTPサーバーとして動作します。これはMLXでMac上でエージェント型AIを動かすで取り上げています。ChatCompletionsLanguageModelをローカルのMLXサーバーに接続すれば、Foundation Models APIの表面が、自分のハードウェア上で完全に動作するモデルを駆動することになります。代わりにクラウドのエンドポイントに向ければ、同じコードがホスト型のモデルを呼び出します。このアダプターこそが、「Foundation Models」をAppleのモデルの名前から、好きな場所に向けられるプログラミングモデルへと変えるものなのです。

1つのWWDCにおける3つ目のスキル提供

Appleは今回のWWDCで3つの異なる方法でスキルを提供し、ユーティリティパッケージはその3つ目です。Xcode 27ツールチェーンには、xcrun agent skills exportで取り出せるSwiftUIエージェントスキルが同梱されています。これはXcode 27、どこへでもエクスポートできるAgent Skillsを搭載で取り上げています。Game Porting Toolkit 4は、MetalとMetalFXの移植スキルを、GitHubマーケットプレイスからのClaude Codeプラグインとして配布します。これはGame Porting Toolkit 4：Mac上のエージェント型ゲーム移植で取り上げています。Foundation Modelsユーティリティパッケージは3つ目の形を加えます。ランタイムコードとしてのSkill APIであり、エクスポートするmarkdownファイルやインストールするプラグインではなく、アプリ内で組み立てるSwiftの型です。

3つの提供形態は異なる問いに答えます。XcodeスキルとGPTKプラグインは、実行するどんなエージェントにもAppleの専門知識を配布します。ユーティリティパッケージは、自分のセッション内で、自分のデータに対して、自分のアクティベーションロジックでスキルを作成しアクティブ化するための構成要素を提供します。Appleは、Loriが説明したのと同じDynamic Profilesの基盤の上で、厳選された知識と、独自のものを構築する仕組みの両方を提供しているのです。³

Key Takeaways

AI機能を構築するSwift開発者向け： - クライアントとサーバーをまたぐ1つのプログラミングモデルを前提に計画しましょう。Foundation Modelsフレームワークは「この夏の後半」にオープンソース化されるため、今日書くSwift APIが、その時点でサーバーサイドで動くものになります。¹ 現在の機能ではなく、ロードマップ上のコミットメントとして扱ってください。 - 今すぐFoundationModelsUtilitiesをクローンしてSkills APIや履歴管理modifierをプレビューできますが、リポジトリの「emerging and experimental」という位置づけは、その表面が変わりうるというシグナルとして読んでください。²

コンテキストとコストを管理するチーム向け： - すべての指示をトランスクリプトに前もって詰め込む代わりに、Skills APIを使ってタスク固有の指示をジャストインタイムで注入しましょう。これによりコンテキストの汚染が減り、time-to-first-tokenが改善されます。² - 履歴管理modifier（完了したツール呼び出しの破棄、ウィンドウのローリング、要約）を適用して、長いエージェント型ループがモデルの実効コンテキストを超えて肥大化するのを防ぎましょう。²

ローカルまたはサードパーティのモデルを動かす開発者向け： - ChatCompletionsLanguageModelを使って、Mac上のローカルなMLX-LM Serverを含む任意のchat-completionsエンドポイントにFoundation Modelsのプログラミングモデルを向けましょう。これにより、1つのAPIの表面が、オンデバイス、ローカルサーバー、クラウドのモデルを駆動できます。²

FAQ

Foundation Modelsフレームワークは今日オープンソースですか？

いいえ。WWDC 2026で、Appleはフレームワークが「この夏の後半」にオープンソースになると述べました。これにより、同じSwift APIがサーバー上で動作し、「Swiftをデプロイするあらゆる場所で完全なエンドツーエンドのAIワークフロー」が得られます。¹ 発表時点では、これはタイムライン付きのコミットメントであり、リリース済みのものではありません。今すぐ使えるのは、GitHubにある別個のユーティリティパッケージです。²

FoundationModelsUtilitiesパッケージとは何ですか？

FoundationModelsUtilitiesは、Apache-2.0ライセンスでGitHubに公開されたオープンソースのSwiftパッケージで、Appleプラットフォームと、Ubuntuなど一部のLinuxディストリビューションをサポートします。² Skills API、履歴管理用のprofile modifier、そしてChatCompletionsLanguageModelアダプターを提供します。リポジトリはその内容を「emerging and experimental patterns」と説明しています。² このパッケージはフレームワークとは別物であり、オープンソース化されるフレームワークそのものではありません。

Skills APIはどのように動作しますか？

このパッケージは、result builderで構築されるDynamicInstructions準拠のSkills型と、アクティブなスキルを追跡するSkillActivations型を定義します。² Skillはプロンプトまたは指示で初期化し、allowsDeactivation: trueを設定できます。スキルはタスク固有の指示をLanguageModelSessionのトランスクリプトにジャストインタイムで注入し、これによりコンテキストの汚染を防ぎ、time-to-first-tokenを最適化します。² スキルはDynamic Profilesの上に構築されており、Appleはこれを、スキルのような高次のもののための「基礎的な技術」と説明しています。³

Apple以外のモデルでFoundation Modelsを使えますか？

はい。パッケージのChatCompletionsLanguageModelを通じて使えます。これは、chat completions REST APIを話す任意のサーバーと通信し、オプションでguided generationにも対応します。² Mac上のローカルなMLX-LM Serverやクラウドのエンドポイントに向けられるため、Foundation ModelsのプログラミングモデルがApple自身のものを超えたモデルを駆動できます。

このパッケージはAppleの他のWWDC 2026のスキルとどう関係しますか？

このパッケージは、今回のWWDCで3つ目のスキル提供です。Xcode 27はxcrun agent skills exportでエクスポートするSwiftUIスキルを同梱し（Agent Skillsエクスポートの記事で取り上げています）、Game Porting Toolkit 4は移植スキルをClaude Codeプラグインとして提供します（GPTK 4の記事）。ユーティリティパッケージは、Dynamic Profilesの上に構築された、自分のアプリ内で組み立てるランタイムのSwiftコードとしてのSkill APIを提供する点で異なり、独自のスキルを作成しアクティブ化できます。²

オープンソース化のステップは、Appleが今年デバイスに向けて築いたのと同じ到達範囲を広げます。Foundation ModelsとPrivate Cloud Computeでは、フレームワークがすでにまたがっているオンデバイス、Private Cloud Compute、サードパーティモデルの経路を取り上げています。スキル戦略はWWDC全体を貫いており、Xcode 27、どこへでもエクスポートできるAgent Skillsを搭載のXcodeツールチェーンから、MLXでMac上でエージェント型AIを動かすのローカルモデルとの組み合わせまで及びます。後者では、MLX-LM ServerがChatCompletionsLanguageModelに呼び出すべきchat-completionsエンドポイントを提供します。シリーズ全体のハブはApple Ecosystemシリーズです。

References