OpenJarvis v1.0 リリース：Ollama対応のローカルファースト個人AIフレームワーク

OpenJarvisは、ユーザー自身のハードウェア上で個人用AIエージェントを構築・実行するためのオープンソースフレームワークです。スタンフォード大学のHazy ResearchおよびScaling Intelligence研究所によって開発され、効率的なローカルAIを研究する「Intelligence Per Watt」プロジェクトの一部です。ローカルモデルは日常的なチャットや推論の大部分を処理できますが、ほとんどの個人用AIは依然としてすべてのリクエストをクラウドに送信しています。OpenJarvisはローカルファーストをデフォルトにし、モデルはローカルで動作し、クラウドはオプションです。エネルギー、コスト、レイテンシーを精度とともに追跡します。

バージョン1.0が本日リリースされ、Ollamaのサポートが組み込まれています。OllamaはmacOS、Windows、Linuxに対応したローカルモデル実行ツールです。OpenJarvisのインストールは簡単で、macOSまたはLinuxではインストールスクリプトを実行するだけで既存のOllamaインストールを自動検出します。WindowsではWSL2内で同じコマンドを実行するか、デスクトップアプリをインストールします。インストール後はjarvisコマンドで起動します。

ユーザーは自由にモデルを選択できます。インストールスクリプトはスターターモデルを設定しますが、いつでも変更可能です。Ollamaを介して任意のモデルをプルし、クエリに使用できます。デフォルトモデルは設定ファイル~/.openjarvis/config.tomlで設定します。

フレームワークにはすぐに使えるプリセットエージェントが同梱されています。例えば、「朝のブリーフィング」エージェントはカレンダー、メール、その日のニュースを統合してブリーフィングを生成します。「ファイル横断調査」エージェントはウェブとローカルドキュメントの両方を検索し、引用付きの回答を返します。「ローカルコーディングエージェント」はマシン上でPythonコードを作成・実行してタスクを遂行します。これらのプリセットは必要なエンジンとツールをバンドルしており、すぐに利用できます。

詳細はGitHubおよび公式ドキュメントをご覧ください。v1.0.0のリリースノートも公開されています。