ClawRunr/JavaClaw

解決する課題

JavaClawは、個人用AIアシスタントを自分のハードウェア上でローカルに実行する手段を提供し、データのプライバシーを確保しながら、エージェントがマシンやさまざまなコミュニケーションプラットフォームとやり取りできるようにします。断片化されたAIツールの問題を、タスクの管理、システムコマンドの実行、異なるチャネル間でのコミュニケーションを担う中央制御プレーンとして機能することで解決します。

仕組み

Java 25とSpring Bootで構築されたJavaClawは、選択したLLMプロバイダー（OpenAI、Anthropic、またはOllama経由のローカルモデル）に接続します。システムプロンプト、環境コンテキスト、メモリをMarkdownファイルとして保存する「workspace」ディレクトリを使用します。アシスタントは、Discord、Telegram、WhatsAppなどのチャネル向けのプラグインベースのアーキテクチャと、MarkdownファイルをフォルダにドロップするかJARパッケージをクラスパスに追加するだけで新しい機能を追加できるスキルシステムを通じて機能を拡張します。また、Model Context Protocol（MCP）を統合して外部ツールサーバーに接続し、JobRunrを使用してバックグラウンドタスクやスケジュールされたタスクを処理します。

対象読者

Java開発者やパワーユーザーで、ローカルタスクの自動化、個人のToDoリストの管理、お気に入りのチャットアプリからアシスタントにアクセスできる、自己ホスト型のAIアシスタントを求めている方に最適です。

主な特徴

• マルチチャネルアクセス: 内蔵のWeb UI、Telegram、Discord、またはWhatsAppからエージェントとやり取りできます。
• ローカル制御: ホストマシン上のファイルの読み書きやbashコマンドの実行が可能です。
• 拡張可能なスキル: SKILL.mdファイルや事前パッケージ化されたJARを使用して、実行時に新しい機能を追加できます。
• 柔軟なLLMサポート: ガイド付きオンボーディングプロセス中に、クラウドプロバイダーとローカルモデル（Ollama）を切り替えられます。
• 動的なツール検出: 検索ベースのパターンを使用して、最も関連性の高いツールのみをLLMに公開し、プロンプトの肥大化を防ぎます。