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Eggent – ローカルファーストのAIワークスペース

概要 – Eggentは、ブラウザベースのセルフホスト型アプリケーションで、個々のプロジェクトに紐づいたLLMベースの「エージェント」を実行できます。各プロジェクトには、独自のプロンプト、ファイル、メモリ、スキル、モデル設定があり、パイプラインを介してまとめてオーケストレーションできます。UIはすべてのデータをローカルのdata/フォルダに保存するため、データを完全に管理できます。

主な機能

• プロジェクト単位のエージェント – プロジェクトごとに指示、ファイル、メモリ、モデル設定を分離できます。
• ローカルファーストのストレージ – すべてのデータはdata/に保存され、他のファイルと同様にバックアップできます。
• コンテキスト付きチャットUI – ファイルをアップロードしたり、スクリーンショットを貼り付けたりできます。エージェントはそれらを読み取り可能なパスとして認識します。
• パイプライン – 複数のプロジェクトエージェントを連鎖させ、成果物をステップ間で受け渡すことができます。
• 外部HTTP API – メッセージを送信し、セッション状態（プロジェクト、チャット、パス）を保持し、最終的な返信を受け取れます。ボット、CRM、バックエンドなどに便利です。
• Telegram統合 – ボットがメッセージ（音声を含む）をEggentに転送できます。音声はwhisper.cppでローカルに文字起こしされます。
• ローカル音声文字起こし – 外部の音声認識サービスを必要とせず、whisper.cppでデバイス上で動作します。
• Docker対応 – GitHub Container Registryの公式イメージ、docker composeでの簡単なデプロイ、任意の.envによる上書き。
• モデルとスキルの拡張性 – プロジェクトごとのモデルJSON、MCP設定、フォルダベースのスキルシステム。

始め方

1. 単一のcurlコマンドでインストールします（curl -fsSL https://get.eggent.ai | bash）。リポジトリをクローンし、Dockerイメージをビルドしてコンテナを起動します。
2. http://127.0.0.1:3000を開き、ログインして、UIからLLMプロバイダーのキーを追加します（.envの編集は不要）。
3. プロジェクトを作成し、ファイルをアップロードして、エージェントとのチャットを開始します。
4. 任意で、TELEGRAM_BOT_TOKENとウェブフック設定を指定してTelegramボットを有効にします。
5. プログラムから使用するには、設定 → APIで外部APIトークンを生成し、sessionIdとmessageを指定してPOST /api/external/messageを呼び出します。

一般的なユースケース

• 過去のチケット（プロジェクトメモリ）を記憶するカスタマーサポートアシスタント。
• リサーチから執筆までのワークフロー。「リサーチ」エージェントが情報源を収集し、「ライター」エージェントがパイプラインでレポートを作成。
• 内部ツール：外部APIを介してEggentをCRMやチケットシステムに接続。
• 個人のナレッジベース：メモやPDFを保存し、エージェントに要約させる。

制限・注意点

• 外部APIは最終的な返信のみを返します。ストリーミング応答には対応していません。
• スケジュールされたジョブはEggentプロセスが起動している間のみ実行されます。再起動後はまだ永続化されません。
• 100MBを超えるファイルのアップロードは拒否されます。大きなフォルダは複数のリクエストに分割されます。
• デフォルトではサーバーは127.0.0.1にバインドされます。本番用にはリバースプロキシの背後に公開してください。

対象ユーザー – セルフホストでプロジェクト指向のLLMワークスペースを、簡単なUI・ファイル処理・統合ポイント付きで、クラウド専用SaaSに依存せずに利用したい開発者やチーム。