openjarvis

OpenJarvisは、デフォルトでローカル環境で動作するパーソナルAIエージェント向けのPython 3.10+フレームワークおよび研究プラットフォームである。設計はローカルモデルとローカルハードウェアを重視し、クラウドAPIは必要な場合のみ使用する。また、精度と並ぶ評価制約としてエネルギー使用量、FLOPs、レイテンシ、金銭的コストを扱い、ローカルのトレースデータからモデルを改善するループを提供する。 macOS、Linux、WSL2、ネイティブWindows向けにインストーラーが提供され、uv、仮想環境、Ollama、スターターモデルを設定する。デスクトップ向けには、.exe、.dmg、.deb、.rpm、.AppImageのリリースも提供される。jarvisコマンドでシステムを起動し、jarvis doctorがバックグラウンド拡張とモデルの状態を報告する。 5つのスタータープリセットは、軽量な会話、接続サービスからの音声によるデイリーブリーフィング、引用付きのマルチホップ調査、実行およびファイルまたはシェルアクセスを備えたコードエージェント、スケジュールされたステートフルな監視をカバーする。8つの組み込みエージェントがオンデマンド、スケジュール、または常時動作し、単純なチャット、ReAct推論、マルチターンオーケストレーション、コード実行、永続的動作、長期監視、深い調査、音声合成付きのモーニングブリーフィングを含む。 スキルはagentskills.io規格に従い、公開カタログやGitHubリポジトリからインストールできる。エージェントは必要に応じてスキルを発見して呼び出す。トレース履歴を使ってスキルを最適化でき、その影響をベンチマークすることもできる。morning-digestプリセットは、Gmail、Calendar、TasksなどのサービスにOAuthを使用し、メール、カレンダー、ヘルス、ニュースデータを組み合わせることができる。 ドキュメントには、インストール、クイックスタート、プリセットガイド、スキルチュートリアル、Dockerデプロイ、クラウドエンジン、開発環境構築、ロードマップ、コミュニティリンクが含まれる。プロジェクトはApache 2.0ライセンスで、StanfordのHazy ResearchおよびScaling Intelligence Labの取り組みのもとで開発されている。