jebat-core

JEBAT v8.2.1は、エンタープライズグレードの自己ホスト型AIプラットフォームおよびエージェントワークステーションです。管理されたローカルLLM推論、マルチエージェントオーケストレーション、永続メモリ、適応型コンテキストウィンドウ、可観測性、MCPワークスペースサーバー、完全なWebインターフェースを提供します。プライベートネットワーク上で完全にエアギャップ環境で動作し、データ漏洩ゼロを実現します。 伝説のマレー戦士ハン・ジェバットにちなんで名付けられたこのプラットフォームは、主権、プライベートメモリ、監査済みインテリジェンスを重視しています。 ## パブリックサービス パブリックJEBATサービスはjebat.onlineで利用可能で、APIステータスエンドポイント、Swagger UI、OpenAPIドキュメント、WebUIを提供しています。パブリックAPIとWebUIは本番サービスです。モデル推論を必要とするリクエストを送信する前に、ユーザーは自身のデプロイメントでプロバイダー資格情報を設定する必要があります。 ## クイックスタート JEBATはnpx（例：`npx @nusabyte/jebat repl`、`chat`、`agent`、`code`、`webui`）を使用してゼロインストールで起動でき、グローバルなnpmインストール、またはソースから起動できます。要件にはNode.js >= 18、Python >= 3.11、pipが含まれます。npmパッケージは初回実行時にPythonコアをブートストラップする薄いランチャーです。ユーザーは無関係なパッケージであるため`pip install jebat`を実行しないよう警告されています。 ## インストール 単一の自己完結型ブートストラップスクリプトが、Python、venv、CLIランチャー、オプションでデスクトップアプリとMCPサーバーをプロビジョニングします。sudoは不要で、すべて`~/.local`に配置されます。インストールプロファイルには、CLIのみ、デスクトップ、MCP、すべて、CI用の非対話型/クワイエットモードが含まれます。インストーラーはIDE MCP設定スニペットも準備します。 インストールされるコンポーネントには、JEBAT CLI、Python venv、`jebat`ランチャー、DESIGNmd CLIコンパニオン、MCPサーフェス、統合推論スタック（Ollama + llama.cpp + ルーター + OpenWebUI）、デスクトップサーフェスが含まれます。 ## ローカル統合推論スタック 完全なJebatワークスペースには、llama.cpp（CPU/AVX-512 + Intel Iris Xe Vulkan）、Ollama（ローカルGGUFレジストリ）、バックエンドをマージしモデル/バックエンドごとにファンアウトする`http://127.0.0.1:8000/v1`のOpenAI互換エンドポイントを提供するルーター、`http://127.0.0.1:8080`のOpenWebUIを含むローカルLLMレイヤーが同梱されています。リモートのvLLM/Ollamaは大規模モデルをGPUホストにオフロードできます。 ## リモートOllamaエンドポイント JEBATは専用サーバー（AMD EPYC 9354P、8 vCPU、32GB RAM）上のリモートOllamaインスタンスを`https://jebat.online/ollama`で使用します。利用可能なモデルにはqwen2.5-coder:7bとqwen2.5:14bが含まれます。設定は`~/.jebat/config.yaml`を介して行います。 ## プロバイダーと認証 JEBATは17のプロバイダーにルーティングします：OpenAI、Anthropic、Google Gemini、xAI、DeepSeek、Mistral、Groq、Cerebras、Together、OpenRouter、GitHub Models、Cloudflare、SambaNova、Novita、Z.AI、ローカルOllama、または任意のOpenAI互換エンドポイント。APIキーはインライン（`key`）、環境変数（`env`）、または名前付き認証ストア（`store`）から供給できます。各プロバイダーにはデフォルトモデルが設定されています（例：gpt-5、claude-opus-4-1、grok-4、gemini-2.5-pro）。ローカルOllamaは選択時に自動起動し、モデルを自動プルします。デフォルトプロバイダーはJEBAT Onlineです。 ## プラットフォームスイート JEBATは、永続メモリレイヤーとMCPプロトコルバスを共有する5つの統合製品を備えた統合プラットフォームとして提供されます： - JEBAT Core：主権AIエンジン（REPL、チャット、エージェント、メモリ、MCP） - Sahabat：メモリキーパー、ブリーフィングエージェント、会議インテリジェンス - Keris：AI分析を備えた自律型ペンテストオーケストレーター - Pandai：開発者スイート（スキル、ツール、コード生成） - Perisai：マルチチャネルボットオーケストレーター（Telegram、Discord、Slackなど） ## WebUI WebUIはステルスダークの戦術的インターフェースで、13ページを備えています：ダッシュボード、チャット、Sahabat、Keris、Pandai、Perisai、コントロール、スキル、エージェント、チャネル、セットアップ、設定。レート制限、CORS強化、CSPヘッダー、リクエストID追跡、監査証跡、エラーページ、ヘルスチェック、セッションチェック、読み込み進行バー、ダーク/ライトテーマ切り替え、パンくずナビゲーション、グローバル検索（Ctrl+K）、キーボードショートカット、トースト通知、アクティビティログドロワー/エクスポート、確認ダイアログ、セッションタイムアウト、i18n（英語/マレー語）、クリップボードへのコピー、フォーカストラップ、スケルトンローディング、モーション削減サポート、印刷用CSS、ドラッグアンドドロップアップロード、サービスワーカーオフラインキャッシュ、PWAマニフェスト、ファビコン/OGメタタグ、レスポンシブモバイルサイドバーなど25のエンタープライズ機能が含まれています。ヘルス、システムメトリクス、監査、セッション、Kerisスキャン、Nexusチャネル/送信/ブロードキャスト/統計、プロバイダー/モデルステータス、チャット、ランタイム制御のためのAPIエンドポイントを公開しています。 ## コアコマンド 一般的なコマンドには`repl`、`chat`、`agent`、`code`、`webui`、`status`、`doctor`、`init`が含まれます。設定とメモリコマンドは`config`、`memory`（Ghost DBベクトル検索を使用した6タイプの永続メモリ）、`llm`プロバイダー管理をカバーします。ファイルとツールコマンドは、バックアップ付きの安全なファイル操作とツール検査を提供します。プラットフォームスイートコマンドは、コンパニオン、keris、nexus、designレジストリ操作をカバーします。エージェントオーケストレーションには`delegate`、`loop`、`think`が含まれます。 ## MCPサーバー統合 JEBATには、完全なワークスペースチェックアウト用のネイティブMCPサーバーが含まれており、stdioまたは自己ホスト型HTTPモードで実行できます。ファイル、ターミナル、ブラウザ、ビジョン/検索、認証/cron、wiki、メモリ、autoMimpi/SelfLearnのカテゴリにわたるツールを公開します。Cursor/Windsurf/Zed、VS Code（Continue/Cline経由）、JetBrains用のIDE設定が提供されています。リモートデプロイメントはdocker-composeと認証付きリバースプロキシを使用します。共有パブリックMCPエンドポイントは約束されていません。 ## Keris — センチネルセキュリティ KerisはAI搭載分析を備えた自律型ペンテストオーケストレーターです。クイック、スタンダード、フル、脆弱性重視のスキャンプロファイルに加え、評価と履歴コマンドをサポートしています。 ## Perisai — Nexusマルチチャネル PerisaiはTelegram、Discord、Slack、Signal、Matrix、WhatsApp向けのマルチチャネルボットオーケストレーターで、一覧表示、追加、送信、ブロードキャスト、ヘルスチェック、統計のコマンドを備えています。 ## Sahabat — コンパニオン Sahabatはインタラクティブチャット、ブリーフィング生成、会議要約、統計を提供します。 ## autoMimpiとSelfLearn EnhancedMemorySystemは6つのメモリタイプ（作業、エピソード、セマンティック、手続き、感情、将来）を使用し、`~/.jebat/memory/traces.json`に永続化されます。autoMimpiはメモリを統合し、パターンを抽出し、学習プロファイルを再構築し、優先順位付けされた提案を発行するドリームサイクルを実行します。SelfLearnは`project_remember`、`project_recall`、`project_forget`、`selflearn_analyze`、`adapt_environment`などのツールを介してJEBATを現在のプロジェクトに適応させます。メモリはプロジェクトごとにタグ付けされ、相互汚染を防ぎます。REPLコマンドには`/mimpi`、`/memory`、`/mem+`、`/recall`が含まれます。 ## マルチエージェントオーケストレーション JEBATは作業を専門のサブエージェントに派遣します：Tukang（実装）、Hulubalang（セキュリティ）、Pawang（調査）、Syahbandar（運用）、Bendahara（データベース）、Penyemak（QA）。並列タスクとエージェントスウォームをサポートしています。 ## 技術比較 READMEには、商用SaaS、Ollama WebUI、LM Studioと比較した、JEBATの100%プライベート/エアギャップデータレジデンシー、フェイルオーバー付き17プロバイダールーティング、ネイティブMCPサーバー、7つの思考モード（Ultra-Think）を強調する比較表が含まれています。