इस प्रोजेक्ट के बारे में

JEBAT v8.2.1 एक एंटरप्राइज़-ग्रेड, स्व-होस्टेड AI प्लेटफ़ॉर्म और एजेंट वर्कस्टेशन है। यह शासित स्थानीय LLM इंफ़रेंस, मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन, स्थायी मेमोरी, अनुकूली संदर्भ विंडोइंग, अवलोकनीयता, एक MCP वर्कस्पेस सर्वर और एक पूर्ण वेब इंटरफ़ेस प्रदान करता है। यह निजी नेटवर्क पर पूरी तरह से एयर-गैप्ड चल सकता है जिसमें शून्य डेटा लीकेज होता है। पौराणिक मलय योद्धा हांग जेबात के नाम पर, यह प्लेटफ़ॉर्म संप्रभुता, निजी मेमोरी और ऑडिटेड इंटेलिजेंस पर जोर देता है। ## सार्वजनिक सेवा सार्वजनिक JEBAT सेवा jebat.online पर उपलब्ध है, जो एक API स्थिति एंडपॉइंट, Swagger UI, OpenAPI दस्तावेज़ और एक WebUI प्रदान करती है। सार्वजनिक API और WebUI उत्पादन सेवाएँ हैं; उपयोगकर्ताओं को मॉडल इंफ़रेंस की आवश्यकता वाले अनुरोध भेजने से पहले अपने स्वयं के डिप्लॉयमेंट में प्रदाता क्रेडेंशियल कॉन्फ़िगर करना चाहिए। ## त्वरित प्रारंभ JEBAT को npx के माध्यम से शून्य इंस्टॉल के साथ शुरू किया जा सकता है (जैसे, `npx @nusabyte/jebat repl`, `chat`, `agent`, `code`, `webui`), वैश्विक npm इंस्टॉल के माध्यम से, या स्रोत से। आवश्यकताओं में Node.js >= 18, Python >= 3.11 और pip शामिल हैं। npm पैकेज एक पतला लॉन्चर है जो पहले रन पर Python कोर को बूटस्ट्रैप करता है; उपयोगकर्ताओं को चेतावनी दी जाती है कि वे `pip install jebat` न चलाएँ क्योंकि यह एक असंबंधित पैकेज है। ## स्थापना एक एकल स्व-निहित बूटस्ट्रैप स्क्रिप्ट Python, एक venv, CLI लॉन्चर और वैकल्पिक रूप से डेस्कटॉप ऐप और MCP सर्वर प्रदान करती है। कोई sudo आवश्यक नहीं है; सब कुछ `~/.local` में रखा जाता है। स्थापना प्रोफ़ाइल में CLI-केवल, डेस्कटॉप, MCP, सभी और CI के लिए गैर-इंटरैक्टिव/शांत मोड शामिल हैं। इंस्टॉलर एक IDE MCP कॉन्फ़िग स्निपेट भी तैयार करता है। स्थापित घटकों में JEBAT CLI, एक Python venv, `jebat` लॉन्चर, DESIGNmd CLI साथी, एक MCP सतह, एक एकीकृत इंफ़रेंस स्टैक (Ollama + llama.cpp + राउटर + OpenWebUI) और एक डेस्कटॉप सतह शामिल हैं। ## स्थानीय एकीकृत इंफ़रेंस स्टैक पूर्ण Jebat वर्कस्पेस में llama.cpp (CPU/AVX-512 + Intel Iris Xe Vulkan), Ollama (स्थानीय GGUF रजिस्ट्री), एक राउटर जो `http://127.0.0.1:8000/v1` पर एक OpenAI-संगत एंडपॉइंट प्रदान करता है जो बैकएंड को मर्ज करता है और मॉडल/बैकएंड द्वारा फैन आउट करता है, और OpenWebUI `http://127.0.0.1:8080` पर शामिल है। रिमोट vLLM/Ollama बड़े मॉडल को GPU होस्ट पर ऑफलोड कर सकते हैं। ## रिमोट Ollama एंडपॉइंट JEBAT एक समर्पित सर्वर (AMD EPYC 9354P, 8 vCPU, 32GB RAM) पर `https://jebat.online/ollama` पर एक रिमोट Ollama इंस्टेंस का उपयोग करता है। उपलब्ध मॉडलों में qwen2.5-coder:7b और qwen2.5:14b शामिल हैं। कॉन्फ़िगरेशन `~/.jebat/config.yaml` के माध्यम से है। ## प्रदाता और प्रमाणीकरण JEBAT 17 प्रदाताओं को रूट करता है: OpenAI, Anthropic, Google Gemini, xAI, DeepSeek, Mistral, Groq, Cerebras, Together, OpenRouter, GitHub Models, Cloudflare, SambaNova, Novita, Z.AI, स्थानीय Ollama, या कोई भी OpenAI-संगत एंडपॉइंट। API कुंजियाँ इनलाइन (`key`), पर्यावरण चर (`env`), या नामित प्रमाणीकरण स्टोर (`store`) से आपूर्ति की जा सकती हैं। प्रत्येक प्रदाता के लिए डिफ़ॉल्ट मॉडल सेट हैं (जैसे, gpt-5, claude-opus-4-1, grok-4, gemini-2.5-pro)। स्थानीय Ollama चयनित होने पर स्वतः प्रारंभ होता है और मॉडल स्वतः खींचता है। डिफ़ॉल्ट प्रदाता JEBAT Online है। ## प्लेटफ़ॉर्म सूट JEBAT एक एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म के रूप में 5 एकीकृत उत्पादों के साथ आता है जो एक स्थायी मेमोरी परत और MCP प्रोटोकॉल बस साझा करते हैं: - JEBAT Core: संप्रभु AI इंजन (REPL, चैट, एजेंट, मेमोरी, MCP) - Sahabat: मेमोरी कीपर, ब्रीफिंग एजेंट, मीटिंग इंटेलिजेंस - Keris: AI विश्लेषण के साथ स्वायत्त पेंटेस्ट ऑर्केस्ट्रेटर - Pandai: डेवलपर सूट (कौशल, उपकरण, कोड जनरेशन) - Perisai: मल्टी-चैनल बॉट ऑर्केस्ट्रेटर (Telegram, Discord, Slack, आदि) ## WebUI WebUI एक स्टील्थ-डार्क सामरिक इंटरफ़ेस है जिसमें 13 पृष्ठ हैं: डैशबोर्ड, चैट, Sahabat, Keris, Pandai, Perisai, नियंत्रण, कौशल, एजेंट, चैनल, सेटअप, सेटिंग्स। इसमें 25 एंटरप्राइज़ सुविधाएँ शामिल हैं जैसे रेट लिमिटिंग, CORS सख्ती, CSP हेडर, अनुरोध ID ट्रैकिंग, ऑडिट ट्रेल, त्रुटि पृष्ठ, स्वास्थ्य जाँच, सत्र जाँच, लोडिंग प्रगति पट्टी, डार्क/लाइट थीम टॉगल, ब्रेडक्रंब नेविगेशन, वैश्विक खोज (Ctrl+K), कीबोर्ड शॉर्टकट, टोस्ट सूचनाएँ, गतिविधि लॉग ड्रॉअर/निर्यात, पुष्टिकरण संवाद, सत्र समय समाप्ति, i18n (अंग्रेज़ी/बहासा मेलायु), क्लिपबोर्ड पर कॉपी, फोकस ट्रैप, कंकाल लोडिंग, कम गति समर्थन, प्रिंट-अनुकूल CSS, ड्रैग-एंड-ड्रॉप अपलोड, सेवा कार्यकर्ता ऑफ़लाइन कैशिंग, PWA मैनिफेस्ट, फ़ेविकॉन/OG मेटा टैग और उत्तरदायी मोबाइल साइडबार। यह स्वास्थ्य, सिस्टम मेट्रिक्स, ऑडिट, सत्र, Keris स्कैन, Nexus चैनल/भेजें/प्रसारण/आँकड़े, प्रदाता/मॉडल स्थिति, चैट और रनटाइम नियंत्रण के लिए API एंडपॉइंट उजागर करता है। ## मुख्य कमांड सामान्य कमांड में `repl`, `chat`, `agent`, `code`, `webui`, `status`, `doctor`, `init` शामिल हैं। कॉन्फ़िगरेशन और मेमोरी कमांड `config`, `memory` (Ghost DB वेक्टर खोज के साथ 6-प्रकार की शाश्वत मेमोरी) और `llm` प्रदाता प्रबंधन को कवर करते हैं। फ़ाइल और उपकरण कमांड बैकअप और उपकरण निरीक्षण के साथ सुरक्षित फ़ाइल संचालन प्रदान करते हैं। प्लेटफ़ॉर्म सूट कमांड साथी, keris, nexus और डिज़ाइन रजिस्ट्री संचालन को कवर करते हैं। एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन में `delegate`, `loop` और `think` शामिल हैं। ## MCP सर्वर एकीकरण JEBAT में पूर्ण वर्कस्पेस चेकआउट के लिए एक मूल MCP सर्वर शामिल है, जो stdio या स्व-होस्टेड HTTP मोड में चलाने योग्य है। यह श्रेणियों में उपकरण उजागर करता है: फ़ाइल, टर्मिनल, ब्राउज़र, विज़न/खोज, auth/cron, विकी, मेमोरी और autoMimpi/SelfLearn। IDE कॉन्फ़िगरेशन Cursor/Windsurf/Zed, VS Code (Continue/Cline के माध्यम से) और JetBrains के लिए प्रदान किया गया है। रिमोट डिप्लॉयमेंट docker-compose और एक प्रमाणित रिवर्स प्रॉक्सी का उपयोग करता है; कोई साझा सार्वजनिक MCP एंडपॉइंट का वादा नहीं किया गया है। ## Keris — सेंटिनल सुरक्षा Keris AI-संचालित विश्लेषण के साथ एक स्वायत्त पेंटेस्ट ऑर्केस्ट्रेटर है। यह त्वरित, मानक, पूर्ण और भेद्यता-केंद्रित स्कैन प्रोफ़ाइल, साथ ही मूल्यांकन और इतिहास कमांड का समर्थन करता है। ## Perisai — Nexus मल्टी-चैनल Perisai Telegram, Discord, Slack, Signal, Matrix और WhatsApp के लिए एक मल्टी-चैनल बॉट ऑर्केस्ट्रेटर है, जिसमें सूचीबद्ध करने, जोड़ने, भेजने, प्रसारण, स्वास्थ्य जाँच और आँकड़ों के लिए कमांड हैं। ## Sahabat — साथी Sahabat इंटरैक्टिव चैट, ब्रीफिंग जनरेशन, मीटिंग सारांश और आँकड़े प्रदान करता है। ## autoMimpi और SelfLearn EnhancedMemorySystem 6 मेमोरी प्रकार (कार्यशील, प्रासंगिक, अर्थपूर्ण, प्रक्रियात्मक, भावनात्मक, भविष्योन्मुखी) का उपयोग करता है जो `~/.jebat/memory/traces.json` में संग्रहीत हैं। autoMimpi मेमोरी समेकित करने, पैटर्न निकालने, सीखने की प्रोफ़ाइल पुनर्निर्माण करने और प्राथमिकता वाले सुझाव उत्सर्जित करने के लिए सपने के चक्र चलाता है। SelfLearn `project_remember`, `project_recall`, `project_forget`, `selflearn_analyze` और `adapt_environment` जैसे उपकरणों के माध्यम से JEBAT को वर्तमान परियोजना के अनुकूल बनाता है। क्रॉस-संदूषण से बचने के लिए मेमोरी को प्रति परियोजना टैग किया जाता है। REPL कमांड में `/mimpi`, `/memory`, `/mem+`, `/recall` शामिल हैं। ## मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन JEBAT कार्य को विशेष उप-एजेंटों को भेजता है: Tukang (कार्यान्वयन), Hulubalang (सुरक्षा), Pawang (अनुसंधान), Syahbandar (संचालन), Bendahara (डेटाबेस), Penyemak (QA)। समानांतर कार्यों और एजेंट झुंडों का समर्थन करता है। ## तकनीकी तुलना README में एक तुलना तालिका शामिल है जो वाणिज्यिक SaaS, Ollama WebUI और LM Studio के मुकाबले JEBAT की 100% निजी/एयर-गैप्ड डेटा निवास, फेलओवर के साथ 17-प्रदाता रूटिंग, मूल MCP सर्वर और 7 सोच मोड (Ultra-Think) पर प्रकाश डालती है।