Пока все строят ИИ-агентов в облаке, OpenJarvis переносит их на ваше устройство
Команда из Стэнфорда выпустила OpenJarvis - это опен - сорс фреймворк для персонального ИИ
Устанавливаешь на свой компьютер, выбираешь локальную модель (Qwen, Gemma, что угодно), и у тебя есть агент который разбирает почту, делает ресёрч, пишет код, присылает утренние брифинги - всё на твоей машине, данные никуда не уходят.
Облако подключается только, если задача реально сложная, как опция, не как основа.
Внутри 5 блоков: модель, движок (Ollama, vLLM, llama.cpp), агент, инструменты и самое интересное - петля самообучения.
При этом OpenJarvis - это не замена Ollama или llama.cpp. Он использует их внутри как движок. Это уровень выше - агентная логика, память, инструменты и обучение поверх локального инференса.
Система смотрит на то, как ты её используешь, и адаптируется под тебя. Локально. Через SFT, GRPO, LoRA. Твои данные не покидают машину даже для обучения.
В инструментах нативно MCP и A2A - оба протокола, за которыми сейчас идёт главная гонка в агентном стеке. 26+ каналов включая Telegram.
Это другая модель доверия. И, возможно, другая модель экономики агентов, где инфраструктура живёт не в ЦОДе, а у тебя на столе.
Больше полезных материалов у нас на Patreon
Команда из Стэнфорда выпустила OpenJarvis - это опен - сорс фреймворк для персонального ИИ
Устанавливаешь на свой компьютер, выбираешь локальную модель (Qwen, Gemma, что угодно), и у тебя есть агент который разбирает почту, делает ресёрч, пишет код, присылает утренние брифинги - всё на твоей машине, данные никуда не уходят.
Облако подключается только, если задача реально сложная, как опция, не как основа.
Внутри 5 блоков: модель, движок (Ollama, vLLM, llama.cpp), агент, инструменты и самое интересное - петля самообучения.
При этом OpenJarvis - это не замена Ollama или llama.cpp. Он использует их внутри как движок. Это уровень выше - агентная логика, память, инструменты и обучение поверх локального инференса.
Система смотрит на то, как ты её используешь, и адаптируется под тебя. Локально. Через SFT, GRPO, LoRA. Твои данные не покидают машину даже для обучения.
В инструментах нативно MCP и A2A - оба протокола, за которыми сейчас идёт главная гонка в агентном стеке. 26+ каналов включая Telegram.
Это другая модель доверия. И, возможно, другая модель экономики агентов, где инфраструктура живёт не в ЦОДе, а у тебя на столе.
Больше полезных материалов у нас на Patreon