Об этом проекте

OpenJarvis — это фреймворк и исследовательская платформа на Python 3.10+ для персональных ИИ-агентов, которые по умолчанию работают локально. Его дизайн делает акцент на локальных моделях и оборудовании, а облачные API используются только при необходимости. Он также учитывает энергопотребление, FLOPs, задержку и денежные затраты как критерии оценки наряду с точностью, и предоставляет цикл для улучшения моделей на основе локальных данных трассировки. Установщики предоставляются для macOS, Linux, WSL2 и нативной Windows, настраивая uv, виртуальное окружение, Ollama и стартовую модель. Также предлагаются десктопные релизы .exe, .dmg, .deb, .rpm и .AppImage. Команда jarvis запускает систему, а jarvis doctor сообщает о статусе фоновых расширений и моделей. Пять стартовых пресетов охватывают легкий разговор, устные ежедневные брифинги из подключенных сервисов, многошаговые исследования с цитированием, кодового агента с выполнением и доступом к файлам или оболочке, а также запланированный мониторинг с сохранением состояния. Восемь встроенных агентов работают по запросу, по расписанию или непрерывно, включая простой чат, рассуждения ReAct, многоходовую оркестрацию, выполнение кода, постоянную работу, долгосрочный мониторинг, глубокие исследования и утренние брифинги с синтезом речи. Навыки соответствуют стандарту agentskills.io и могут быть установлены из публичных каталогов или репозиториев GitHub. Агенты обнаруживают и вызывают их по требованию; история трассировки может использоваться для оптимизации навыков, а их влияние может быть оценено. Пресет morning-digest использует OAuth для таких сервисов, как Gmail, Calendar и Tasks, и может комбинировать данные электронной почты, календаря, здоровья и новостей. Документация включает установку, быстрый старт, руководства по пресетам, учебники по навыкам, развертывание в Docker, облачные движки, настройку разработки, дорожную карту и ссылки на сообщество. Проект лицензирован Apache 2.0 и разрабатывается в рамках инициатив Hazy Research и Scaling Intelligence Lab Стэнфорда.