askimo-ai/askimo

解決的問題

Askimo 是一個原生桌面應用程式，消除了在多個瀏覽器標籤與 AI 提供者之間切換的需要。它透過將多種 LLM、本地文件搜尋（RAG）、網路搜尋以及自主代理執行整合至一個注重隱私的介面中，解決了 AI 工作流程碎片化的問題，確保資料始終保留在使用者的裝置上。

如何運作

Askimo 作為一個統一的中心，透過 API 金鑰或本地端點連接多個 AI 提供者（如 OpenAI、Claude、Gemini，以及本地選項如 Ollama 或 LM Studio）。它使用混合 BM25 與向量檢索實作本地 RAG 系統，對本地檔案與 URL 進行索引，而無需上傳資料。針對複雜任務，它使用「Plans」引擎串聯多階段 AI 流水線，並與 Model Context Protocol (MCP) 伺服器及自主 CLI 代理（如 Claude Code）整合，以執行現實世界的任務。

適用對象

專為追求高性能量產桌面 AI 體驗的進階使用者、重視資料隱私與本地儲存的使用者，以及需要在不被單一提供者綁定的情況下編排多階段 AI 工作流程與自主代理的開發者設計。

主要亮點

• 多提供者支援：在單一會話中無縫切換雲端 LLM 與本地模型（如 Ollama、vLLM 等）。
• 本地優先隱私：對話歷史、RAG 索引與遙測資料均本地儲存於 SQLite；專案維護者不會收到任何資料上傳。
• 代理工作流程：透過表單介面或 YAML 建立多階段「Plans」，並執行支援即時工具呼叫串流的自主編碼代理。
• 可擴充工具：支援與 MCP 伺服器整合，並內建 Python、Bash 與 JavaScript 的腳本執行器。
• 本地語音功能：支援離線語音轉文字（Whisper 相容）與文字轉語音（Piper）。