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何を解決するか

Askimo は、複数のブラウザタブやAIプロバイダーを切り替える必要をなくすネイティブデスクトップアプリです。AIワークフローの断片化という問題を解決し、さまざまなLLM、ローカルファイル検索（RAG）、ウェブ検索、自律型エージェントの実行を、ユーザーのマシン上にデータが残るプライバシー重視のインターフェースに統合します。

動作方法

Askimo は、OpenAI、Claude、Gemini、およびOllamaやLM Studioなどのローカルオプションなど、複数のAIプロバイダーにAPIキーまたはローカルエンドポイント経由で接続する統合ハブとして機能します。ローカルファイルとURLをアップロードせずにインデックス化するため、ハイブリッドBM25とベクトル検索を用いたローカルRAGシステムを実装しています。複雑なタスクには「Plans」エンジンを使用して複数ステップのAIパイプラインを連鎖させ、Model Context Protocol（MCP）サーバーや自律型CLIエージェント（例：Claude Code）と統合して現実世界のタスクを実行します。

対象ユーザー

高性能なデスクトップAI体験を求めるパワーユーザー、データプライバシーとローカルストレージを重視するユーザー、および単一プロバイダーに縛られず、複数ステップのAIワークフローと自律型エージェントをオーケストレーションしたい開発者に最適です。

特徴

• マルチプロバイダー対応：1つのセッション内でクラウドLLMとローカルモデル（Ollama、vLLMなど）をスムーズに切り替え可能。
• ローカル最優先のプライバシー：会話履歴、RAGインデックス、テレメトリはSQLiteにローカルに保存され、プロジェクトのメンテナーや外部にデータはアップロードされません。
• エージェントワークフロー：フォームUIまたはYAMLで複数ステップの「Plans」を作成し、ライブツールコールストリーミング付きで自律型コーディングエージェントを実行可能。
• 拡張可能なツールセット：MCPサーバーとの統合と、Python、Bash、JavaScript用の組み込みスクリプトランナーを備えています。
• ローカル音声機能：オフライン音声認識（Whisper互換）と音声合成（Piper）をサポートしています。