openjarvis

OpenJarvis는 기본적으로 로컬에서 실행되는 개인 AI 에이전트를 위한 Python 3.10+ 프레임워크이자 연구 플랫폼입니다. 설계는 로컬 모델과 하드웨어를 강조하며, 클라우드 API는 필요할 때만 사용합니다. 또한 정확성과 함께 에너지 사용량, FLOPs, 지연 시간, 금전적 비용을 평가 제약 조건으로 취급하며, 로컬 추적 데이터에서 모델을 개선하기 위한 루프를 제공합니다. macOS, Linux, WSL2, 네이티브 Windows용 설치 프로그램이 제공되며, uv, 가상 환경, Ollama, 스타터 모델을 구성합니다. 데스크톱 .exe, .dmg, .deb, .rpm, .AppImage 릴리스도 제공됩니다. jarvis 명령은 시스템을 시작하고, jarvis doctor는 백그라운드 확장 및 모델 상태를 보고합니다. 다섯 가지 스타터 프리셋은 경량 대화, 연결된 서비스의 음성 일일 브리핑, 인용이 포함된 다중 홉 연구, 파일 또는 셸 액세스가 가능한 코드 에이전트, 예약된 상태 저장 모니터링을 다룹니다. 8개의 내장 에이전트는 주문형, 예약형 또는 연속형으로 작동하며, 단순 채팅, ReAct 추론, 다중 턴 오케스트레이션, 코드 실행, 지속 운영, 장기 모니터링, 심층 연구, 텍스트 음성 변환을 포함한 아침 브리핑을 포함합니다. 스킬은 agentskills.io 표준을 따르며 공개 카탈로그 또는 GitHub 저장소에서 설치할 수 있습니다. 에이전트는 필요에 따라 스킬을 발견하고 호출합니다. 추적 기록은 스킬 최적화에 사용할 수 있으며, 그 영향을 벤치마킹할 수 있습니다. morning-digest 프리셋은 Gmail, Calendar, Tasks와 같은 서비스에 OAuth를 사용하며 이메일, 캘린더, 건강, 뉴스 데이터를 결합할 수 있습니다. 문서에는 설치, 빠른 시작, 프리셋 가이드, 스킬 튜토리얼, Docker 배포, 클라우드 엔진, 개발 설정, 로드맵, 커뮤니티 링크가 포함됩니다. 이 프로젝트는 Apache 2.0 라이선스이며 Stanford의 Hazy Research 및 Scaling Intelligence Lab에서 개발되었습니다.