rowboat: 永続的なローカル知識グラフと統合されたワークサーフェスを備えたデスクトップAI同僚

何を解決するか

Rowboatは、あなたの仕事のコンテキストを永続的かつ長期的に記憶するデスクトップAI同僚です。オンデマンドでコールドリトリーバルを行うツールとは異なり、Rowboatはローカルの知識グラフに時間の経過とともにコンテキストを蓄積し、AIがさまざまなワークサーフェスを通じてあなたのデータに基づいて行動できるようにします。

仕組み

Rowboatは、メール、会議、Slackの会話、およびアシスタントとのやり取りを、マシン上にプレーンなMarkdownファイルとして保存されるバックリンク付きの知識グラフにインデックスします。メールクライアント、ブラウザ、会議のメモ作成ツール、およびコードモードを含む、統合されたワークサーフェスを提供します。これらは、このコンテキストを使用してタスクを実行します。OllamaまたはLM Studioを介してローカルモデルをサポートし、APIキーを介してホストされたモデルをサポートし、Model Context Protocol (MCP) を介してGitHub、Slack、Jiraなどの外部ツールに接続することで機能を拡張できます。

対象ユーザー

仕事のコンテキストに対して、永続的な記憶とローカルファーストのデータ所有権を求めるプロフェッショナルおよび開発者。

ハイライト

• Living Knowledge Graph: 仕事のデータをObsidianスタイルのバックリンク付きグラフにインデックスし、記憶を積み重ねます。
• Built-in Work Surfaces: 専用のメールクライアント、ブラウザ、会議のメモ作成ツール、およびコーディング環境が含まれています。
• Background Agents: ウェブ検索、ブラウザの使用、およびコードの記述ができる、イベント駆動型またはスケジュールされたエージェント。
• Local-first Design: すべてのデータはプレーンなMarkdownとしてローカルに保存され、ベンダーロックインを回避します。
• Extensible: サードパーティ製ツールの統合やプラットフォーム内でのカスタムアプリ構築のためのMCPサーバーをサポートしています。