askimo-ai/askimo

해결하는 문제

Askimo는 여러 브라우저 탭과 AI 제공자 간을 전환할 필요 없이, 네이티브 데스크톱 애플리케이션으로 제공됩니다. 다양한 LLM, 로컬 파일 검색(RAG), 웹 검색, 자율 에이전트 실행을 하나의 프라이버시 중심 인터페이스로 통합하여, 데이터가 사용자의 기계에만 남도록 합니다.

작동 방식

Askimo는 OpenAI, Claude, Gemini 및 Ollama, LM Studio와 같은 로컬 옵션과 API 키 또는 로컬 엔드포인트를 통해 연결되는 통합 허브 역할을 합니다. 로컬 파일과 URL을 업로드하지 않고 인덱싱하기 위해 하이브리드 BM25와 벡터 검색을 사용하는 로컬 RAG 시스템을 구현합니다. 복잡한 작업에는 'Plans' 엔진을 사용하여 다단계 AI 파이프라인을 연결하고, Model Context Protocol(MCP) 서버 및 자율 CLI 에이전트(Claude Code 등)와 통합하여 실제 세계의 작업을 수행합니다.

대상 사용자

고성능 데스크톱 AI 경험을 원하는 전문 사용자, 데이터 프라이버시와 로컬 저장을 우선시하는 사용자, 단일 제공자에 종속되지 않고 다단계 AI 워크플로우와 자율 에이전트를 오케스트레이션해야 하는 개발자에게 적합합니다.

주요 기능

• 다중 제공자 지원: 하나의 세션 내에서 클라우드 LLM과 로컬 모델(Ollama, vLLM 등)을 원활하게 전환 가능.
• 로컬 우선 프라이버시: 대화 기록, RAG 인덱스, 텔레메트리가 SQLite에 로컬에 저장되며, 프로젝트 유지보수자에게 데이터가 업로드되지 않습니다.
• 에이전트 워크플로우: 폼 UI 또는 YAML로 다단계 'Plans'를 생성하고, 실시간 도구 호출 스트리밍을 지원하는 자율 코드 에이전트를 실행할 수 있습니다.
• 확장 가능한 도구: MCP 서버와 통합 및 Python, Bash, JavaScript용 내장 스크립트 러너를 제공합니다.
• 로컬 음성 기능: 오프라인 음성 인식(Whisper 호환) 및 음성 합성(Piper)을 지원합니다.