OpenJarvis 1.0 リリース: Ollama を介したローカルファーストなパーソナル AI

OpenJarvis 1.0 は、ローカルハードウェア上で動作するパーソナル AI エージェントを構築するためのオープンソースフレームワークであり、新たに Ollama の組み込みサポートが追加されました。Stanford の Hazy Research および Scaling Intelligence ラボによって開発されたこのプロジェクトは、効率的なローカル AI に焦点を当てた「Intelligence Per Watt」研究イニシアチブの一環です。

ローカルファースト・アーキテクチャ

OpenJarvis は、パーソナル AI のデフォルトをクラウド依存からローカル実行へとシフトさせます。ローカルモデルは日常的な推論やチャットタスクの大部分を処理できますが、OpenJarvis はモデルをデフォルトでローカルで実行することを保証し、クラウドへのアクセスをオプションにします。このフレームワークは、精度とともにエネルギー消費量、レイテンシ、およびコストを追跡します。

Ollama との統合

OpenJarvis は、モデルを管理および実行するために Ollama と直接統合されます。ユーザーは jarvis CLI を通じて特定のモデルをプルし、それらをクエリに割り当てたり、設定ファイルでデフォルトとして設定したりできます。

モデル構成

ユーザーは ~/.openjarvis/config.toml 内で、以下の設定を使用してデフォルトのモデルとエンジンを指定できます。

[intelligence]
default_model = "qwen3.5:35b"
preferred_engine = "ollama"

組み込みのエージェント・プリセット

OpenJarvis は、特定のワークフローに必要なツールとエンジンをエージェントにまとめた、すぐに実行可能なプリセットを提供します。

Morning Briefing Agent

morning-digest-mac プリセットを使用すると、ユーザーはエージェントをカレンダー、メール、および最新のニュースフィードに接続することで、日次のブリーフィングを生成できます。

Deep Research Agent

deep-research プリセットは、ウェブおよびローカルドキュメントにわたるリサーチを可能にします。jarvis memory index を介してローカルディレクトリのインデックス作成をサポートし、引用付きで回答を提供します。

Local Coding Agent

code-assistant プリセットは、ユーザーのマシン上で Python コードを直接記述および実行してタスクを完了できるコーディングエージェントを提供します。

インストールとセットアップ

OpenJarvis は、、macOS、Linux、および Windows (WSL2 またはデスクトップアプリ経由) で利用可能です。インストールプロセスには、Ollama のインストールと、提供されているインストールスクリプトの実行が含まれます。

curl -fsSL https://open-jarvis.github.io/OpenJarvis/install.sh | bash