منصوبے کے بارے میں

JEBAT v8.2.1 ایک انٹرپرائز گریڈ، خود میزبان AI پلیٹ فارم اور ایجنٹ ورک اسٹیشن ہے۔ یہ گورنڈ لوکل LLM انفرنس، ملٹی ایجنٹ آرکیسٹریشن، مستقل میموری، ایڈاپٹو کانٹیکسٹ ونڈوئنگ، آبزرویبلٹی، ایک MCP ورک اسپیس سرور، اور مکمل ویب انٹرفیس فراہم کرتا ہے۔ یہ نجی نیٹ ورک پر مکمل طور پر ایئر گیپڈ چل سکتا ہے، جس میں ڈیٹا لیک نہیں ہوتا۔ یہ پلیٹ فارم افسانوی مالائی جنگجو Hang Jebat کے نام پر رکھا گیا ہے اور خودمختاری، نجی میموری، اور آڈٹ شدہ انٹیلیجنس پر زور دیتا ہے۔ ## عوامی سروس عوامی JEBAT سروس jebat.online پر دستیاب ہے، جو API اسٹیٹس اینڈ پوائنٹ، Swagger UI، OpenAPI دستاویز، اور ایک WebUI پیش کرتی ہے۔ عوامی API اور WebUI پروڈکشن سروسز ہیں؛ صارفین کو ماڈل انفرنس کی ضرورت والی درخواستیں بھیجنے سے پہلے اپنی تعیناتی میں فراہم کنندہ کی اسناد کنفیگر کرنی چاہئیں۔ ## فوری آغاز JEBAT کو npx کے ذریعے بغیر انسٹال کے شروع کیا جا سکتا ہے (مثلاً `npx @nusabyte/jebat repl`، `chat`، `agent`، `code`، `webui`)، عالمی npm انسٹال کے ذریعے، یا سورس سے۔ تقاضوں میں Node.js >= 18، Python >= 3.11، اور pip شامل ہیں۔ npm پیکیج ایک پتلا لانچر ہے جو پہلی بار چلانے پر Python کور کو بوٹ اسٹریپ کرتا ہے؛ صارفین کو خبردار کیا جاتا ہے کہ `pip install jebat` نہ چلائیں کیونکہ وہ ایک غیر متعلقہ پیکیج ہے۔ ## انسٹالیشن ایک واحد خود ساختہ بوٹ اسٹریپ اسکرپٹ Python، ایک venv، CLI لانچر، اور اختیاری طور پر Desktop ایپ اور MCP سرور فراہم کرتا ہے۔ sudo کی ضرورت نہیں؛ سب کچھ `~/.local` میں آتا ہے۔ انسٹالیشن پروفائلز میں CLI-only، desktop، MCP، all، اور CI کے لیے non-interactive/quiet موڈز شامل ہیں۔ انسٹالر ایک IDE MCP کنفیگ اسنیپٹ بھی تیار کرتا ہے۔ انسٹال شدہ اجزاء میں JEBAT CLI، ایک Python venv، `jebat` لانچر، DESIGNmd CLI ساتھی، ایک MCP سطح، ایک متحد انفرنس اسٹیک (Ollama + llama.cpp + router + OpenWebUI)، اور ایک Desktop سطح شامل ہیں۔ ## لوکل متحد انفرنس اسٹیک مکمل Jebat ورک اسپیس ایک لوکل LLM پرت کے ساتھ آتا ہے جس میں llama.cpp (CPU/AVX-512 + Intel Iris Xe Vulkan)، Ollama (لوکل GGUF رجسٹری)، ایک router جو `http://127.0.0.1:8000/v1` پر ایک OpenAI-compatible اینڈ پوائنٹ فراہم کرتا ہے جو بیک اینڈز کو ضم کرتا ہے اور ماڈل/بیک اینڈ کے لحاظ سے تقسیم کرتا ہے، اور OpenWebUI `http://127.0.0.1:8080` پر۔ ریموٹ vLLM/Ollama بڑے ماڈلز کو GPU ہوسٹ پر منتقل کر سکتا ہے۔ ## ریموٹ Ollama اینڈ پوائنٹ JEBAT ایک مخصوص سرور (AMD EPYC 9354P، 8 vCPU، 32GB RAM) پر ریموٹ Ollama انسٹینس استعمال کرتا ہے، `https://jebat.online/ollama` پر۔ دستیاب ماڈلز میں qwen2.5-coder:7b اور qwen2.5:14b شامل ہیں۔ کنفیگریشن `~/.jebat/config.yaml` کے ذریعے ہے۔ ## فراہم کنندگان اور تصدیق JEBAT 17 فراہم کنندگان تک روٹ کرتا ہے: OpenAI، Anthropic، Google Gemini، xAI، DeepSeek، Mistral، Groq، Cerebras، Together، OpenRouter، GitHub Models، Cloudflare، SambaNova، Novita، Z.AI، لوکل Ollama، یا کوئی بھی OpenAI-compatible اینڈ پوائنٹ۔ API کیز inline (`key`)، ماحول متغیر (`env`)، یا نامزد auth اسٹور (`store`) کے ذریعے فراہم کی جا سکتی ہیں۔ ہر فراہم کنندہ کے لیے ڈیفالٹ ماڈلز مقرر ہیں (مثلاً gpt-5، claude-opus-4-1، grok-4، gemini-2.5-pro)۔ لوکل Ollama منتخب کرنے پر خود بخود شروع ہوتا ہے اور ماڈلز خود بخود کھینچتا ہے۔ ڈیفالٹ فراہم کنندہ JEBAT Online ہے۔ ## پلیٹ فارم سوٹ JEBAT ایک متحد پلیٹ فارم کے طور پر 5 مربوط مصنوعات کے ساتھ آتا ہے جو ایک مستقل میموری پرت اور MCP پروٹوکول بس کا اشتراک کرتی ہیں: - JEBAT Core: خودمختار AI انجن (REPL، chat، agent، memory، MCP) - Sahabat: میموری کیپر، بریفنگ ایجنٹ، میٹنگ انٹیلیجنس - Keris: AI تجزیہ کے ساتھ خودمختار پینٹیسٹ آرکیسٹریٹر - Pandai: ڈویلپر سوٹ (skills، tools، code generation) - Perisai: ملٹی چینل بوٹ آرکیسٹریٹر (Telegram، Discord، Slack، وغیرہ) ## WebUI WebUI ایک اسٹیلتھ-ڈارک ٹیکٹیکل انٹرفیس ہے جس میں 13 صفحات ہیں: Dashboard، Chat، Sahabat، Keris، Pandai، Perisai، Control، Skills، Agents، Channels، Setup، Settings۔ اس میں 25 انٹرپرائز خصوصیات شامل ہیں جیسے ریٹ لیمٹنگ، CORS سختی، CSP ہیڈرز، ریکویسٹ ID ٹریکنگ، آڈٹ ٹریل، ایرر صفحات، ہیلتھ چیک، سیشن چیک، لوڈنگ پروگریس بار، ڈارک/لائٹ تھیم ٹوگل، بریڈ کرمب نیویگیشن، گلوبل سرچ (Ctrl+K)، کی بورڈ شارٹ کٹس، ٹوسٹ نوٹیفیکیشنز، ایکٹیویٹی لاگ ڈراور/ایکسپورٹ، تصدیقی ڈائیلاگز، سیشن ٹائم آؤٹ، i18n (انگریزی/بہاسا میلایو)، کاپی ٹو کلپ بورڈ، فوکس ٹریپ، اسکیلیٹن لوڈنگ، ریڈیوسڈ موشن سپورٹ، پرنٹ فرینڈلی CSS، ڈریگ اینڈ ڈراپ اپلوڈ، سروس ورکر آف لائن کیشنگ، PWA مینی فیسٹ، فیویکن/OG میٹا ٹیگز، اور ریسپانسیو موبائل سائیڈبار۔ یہ ہیلتھ، سسٹم میٹرکس، آڈٹ، سیشن، Keris اسکینز، Nexus چینلز/سینڈ/براڈکاسٹ/اسٹیٹس، فراہم کنندہ/ماڈل اسٹیٹس، چیٹ، اور رن ٹائم کنٹرول کے لیے API اینڈ پوائنٹس فراہم کرتا ہے۔ ## بنیادی کمانڈز عمومی کمانڈز میں `repl`، `chat`، `agent`، `code`، `webui`، `status`، `doctor`، `init` شامل ہیں۔ کنفیگریشن اور میموری کمانڈز میں `config`، `memory` (Ghost DB ویکٹر سرچ کے ساتھ 6 قسم کی ابدی میموری)، اور `llm` فراہم کنندہ مینجمنٹ شامل ہیں۔ فائل اور ٹولز کمانڈز بیک اپ اور ٹول معائنہ کے ساتھ محفوظ فائل آپریشنز فراہم کرتے ہیں۔ پلیٹ فارم سوٹ کمانڈز میں companion، keris، nexus، اور design رجسٹری آپریشنز شامل ہیں۔ ایجنٹ آرکیسٹریشن میں `delegate`، `loop`، اور `think` شامل ہیں۔ ## MCP سرور انٹیگریشن JEBAT میں مکمل ورک اسپیس چیک آؤٹ کے لیے ایک نیٹو MCP سرور شامل ہے، جو stdio یا خود میزبان HTTP موڈ میں چلایا جا سکتا ہے۔ یہ زمروں میں ٹولز فراہم کرتا ہے: file، terminal، browser، vision/search، auth/cron، wiki، memory، اور autoMimpi/SelfLearn۔ IDE کنفیگریشن Cursor/Windsurf/Zed، VS Code (Continue/Cline کے ذریعے)، اور JetBrains کے لیے فراہم کی گئی ہے۔ ریموٹ تعیناتی docker-compose اور ایک تصدیق شدہ ریورس پراکسی استعمال کرتی ہے؛ کوئی مشترکہ عوامی MCP اینڈ پوائنٹ کا وعدہ نہیں کیا جاتا۔ ## Keris — سینٹینل سیکیورٹی Keris ایک خودمختار پینٹیسٹ آرکیسٹریٹر ہے جس میں AI سے چلنے والا تجزیہ شامل ہے۔ یہ quick، standard، full، اور vulnerability-focused اسکین پروفائلز، نیز assessment اور history کمانڈز کی معاونت کرتا ہے۔ ## Perisai — Nexus ملٹی چینل Perisai Telegram، Discord، Slack، Signal، Matrix، اور WhatsApp کے لیے ملٹی چینل بوٹ آرکیسٹریٹر ہے، جس میں لسٹنگ، شامل کرنے، بھیجنے، براڈکاسٹنگ، ہیلتھ چیکس، اور اعداد و شمار کے لیے کمانڈز شامل ہیں۔ ## Sahabat — ساتھی Sahabat انٹرایکٹو چیٹ، بریفنگ جنریشن، میٹنگ خلاصہ، اور اعداد و شمار فراہم کرتا ہے۔ ## autoMimpi اور SelfLearn EnhancedMemorySystem 6 میموری اقسام (working، episodic، semantic، procedural، emotional، prospective) استعمال کرتا ہے جو `~/.jebat/memory/traces.json` میں محفوظ ہوتی ہیں۔ autoMimpi خواب کے چکر چلاتا ہے تاکہ میموریز کو مستحکم کرے، پیٹرنز نکالے، لرننگ پروفائلز دوبارہ بنائے، اور ترجیحی تجاویز جاری کرے۔ SelfLearn JEBAT کو موجودہ پروجیکٹ کے مطابق ڈھالتا ہے، ٹولز جیسے `project_remember`، `project_recall`، `project_forget`، `selflearn_analyze`، اور `adapt_environment` کے ذریعے۔ میموری ہر پروجیکٹ کے لیے ٹیگ کی جاتی ہے تاکہ کراس کنٹامنیشن سے بچا جا سکے۔ REPL کمانڈز میں `/mimpi`، `/memory`، `/mem+`، `/recall` شامل ہیں۔ ## ملٹی ایجنٹ آرکیسٹریشن JEBAT کام کو مخصوص ذیلی ایجنٹس کو تفویض کرتا ہے: Tukang (implementation)، Hulubalang (security)، Pawang (research)، Syahbandar (ops)، Bendahara (database)، Penyemak (QA)۔ متوازی کاموں اور ایجنٹ سوارمز کی معاونت کرتا ہے۔ ## تکنیکی موازنہ README میں ایک موازنہ جدول شامل ہے جو JEBAT کی 100% نجی/ایئر گیپڈ ڈیٹا رہائش، فیل اوور کے ساتھ 17 فراہم کنندہ روٹنگ، نیٹو MCP سرور، اور 7 سوچنے کے موڈز (Ultra-Think) کو تجارتی SaaS، Ollama WebUI، اور LM Studio کے مقابلے میں نمایاں کرتا ہے۔