open-jarvis/OpenJarvis

해결하는 문제

OpenJarvis는 로컬 퍼스트 개인용 AI 에이전트를 실용화하기 위한 소프트웨어 스택을 제공합니다. 개인용 AI의 클라우드 API 의존성 문제를 해결하여, 사용자가 기본적으로 자신의 기기에서 에이전트를 실행하고 필요한 경우에만 클라우드를 호출할 수 있도록 합니다.

작동 방식

이 프레임워크는 세 가지 핵심 축을 중심으로 구축되었습니다. 온디바이스 에이전트 구축을 위한 공유 프리미티브, 정확도와 더불어 에너지, FLOPs, 지연 시간 및 비용을 우선시하는 평가, 그리고 모델을 개선하기 위해 로컬 트레이스 데이터를 사용하는 학습 루프입니다.

대상 사용자

개인용 기기에서 로컬로 실행되는 개인용 AI 에이전트를 구축하고자 하는 개발자 및 연구자, 그리고 일일 브리핑, 리서치, 코딩 지원과 같은 작업을 위해 사전 구성된 에이전트를 원하는 사용자에게 적합합니다.

주요 특징

• 로컬 퍼스트 아키텍처: Ollama와 같은 도구를 사용하여 개인용 기기에서 실행되도록 설계되었습니다.
• 다양한 에이전트 모드: 온디맨드, 예약 및 연속 실행 모드를 지원합니다.
• 인용 및 리서치: 웹과 로컬 문서를 아우르는 인용 기능과 멀티홉 리서치가 가능한 deep_research 에이전트가 포함되어 있습니다.
• 확장 가능한 스킬 시스템: agentskills.io 오픈 표준을 사용하여 에이전트가 Hermes Agent 및 OpenClaw와 같은 공개 소스에서 스킬을 검색하고 설치할 수 있도록 합니다.
• 내장 에이전트: 음성 브리핑을 위한 morning_digest 및 Python 코드 실행을 위한 native_openhands를 포함하여 8개의 특화된 에이전트가 제공됩니다.