open-jarvis/OpenJarvis

解決する課題

OpenJarvisは、ローカルファーストなパーソナルAIエージェントを実用化するためのソフトウェアスタックを提供します。パーソナルAIにおけるクラウドAPIへの依存という課題に対処し、デフォルトではユーザー自身のデバイス上でエージェントを実行し、必要な場合にのみクラウドを呼び出すことを可能にします。

仕組み

このフレームワークは、3つの核となる柱を中心に構築されています。デバイス上で動作するエージェントを構築するための共有プリミティブ、精度に加えてエネルギー、FLOPs、レイテンシ、コストを優先する評価、そしてモデルを改善するためにローカルのトレースデータを使用する学習ループです。

対象者

個人のデバイス上でローカルに動作するパーソナルAIエージェントを構築したい開発者や研究者、および、日々のブリーフィング、リサーチ、コーディング支援などのタスクのために事前設定されたエージェントを求めるユーザーに適しています。

ハイライト

• ローカルファースト・アーキテクチャ: Ollamaなどのツールを使用して、個人のデバイス上で動作するように設計されています。
• 多様なエージェントモード: オンデマンド、スケジュール、および継続的な実行モードをサポートしています。
• 引用とリサーチ: ウェブとローカルドキュメントにわたる引用を伴うマルチホップリサーチが可能な deep_research エージェントが含まれています。
• 拡張可能なスキルシステム: agentskills.io オープンスタンダードを使用し、エージェントが Hermes Agent や OpenClaw のような公開ソースからスキルを検出してインストールできるようにします。
• 組み込みエージェント: 音声ブリーフィング用の morning_digest や、Pythonコード実行用の native_openhands を含む、8つの特化型エージェントが付属しています。