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サンドボックス化されたツールを実行し、記憶と知識を手元のマシンに保持しながら、ローカル・クラウド・Grokの各モデルを利用できる、プライベートでローカルファーストな個人向けAIエージェントランタイム。

スター
108
フォーク
8
未解決の Issue
1
最終コミット
2 か月前

これは何?

Aithyは、自分のマシン上で動作する個人向けAIエージェントランタイムです。起動して、127.0.0.1:3000のブラウザー上の操作画面を開くと、セッション、メモリ、スキル、バックグラウンド処理、成果物を扱えるエージェント用ワークスペースを利用できます。モデルの接続先は実行時に選択でき、管理対象のローカルllama.cppモデル、Axプロファイル経由のクラウドまたはAPIプロバイダー(OpenAI、OpenRouter、Groq、Azure OpenAIなど)、OAuthでサインインした対象のGrokサブスクリプションに対応しています。

コマンドはMicrosandboxのLinuxサンドボックス内で実行され、ホスト上のファイルは明示的に添付またはマウントしたものだけが公開されます。ホストのシェルへのアクセスを有効にした場合は、権限確認が行われます。セッション、メモリ、知識バンドル、使用状況の記録、設定は、ローカルの設定ディレクトリ内にあるSQLiteに保存されます。知識とメモリの検索では、SQLite FTSとsqlite-vecによるセマンティック検索を組み合わせ、ローカルで再ランキングを行います。

Aithy Meshを使うと、ノートPC上のAithyを、同じLAN上にあるGPUマシンのAithyとペアリングできます。ペアリングした端末間では、検証済みの推論・検索サービスをピン留めされたTLS経由で共有し、プロバイダーのAPIキーは相手側に送信しません。プロジェクトはTypeScriptで記述され、Bun上で動作します。Apple Silicon搭載のmacOSと、Linuxのx64およびARM64向けにパッケージ済みビルドが提供されています。

主な機能

  • 01チャット、セッション、メモリ、スキル、ランタイムサービスを扱うブラウザー上の操作画面。
  • 02明示的にマウントしたファイルを使い、MicrosandboxのLinuxサンドボックス内でエージェントのコマンドを実行。
  • 03ローカルのllama.cppモデル、クラウド/APIプロバイダー、Grokサブスクリプションでのサインインに対応。
  • 04メモリ、知識、使用状況データをハイブリッド検索機能付きでローカルのSQLiteに保存。
  • 05Meshによるペアリングを通じ、LAN上のマシン間で推論・検索サービスを共有。
  • 06MCPサーバーに接続できるほか、読み取り専用のBearer認証付きMCPエンドポイントを公開。

ユースケース

  • 会話の記憶を自分のコンピューターに保持する、プライベートな個人アシスタントの運用。
  • ノートPCをフロントエンドとして使い、負荷の高いローカルモデルの処理を同じネットワーク上のGPUマシンに任せる。
  • ドキュメント、OCR、メディア処理のタスクを隔離されたサンドボックス内で実行。
  • 再利用可能な知識バンドルを整理し、保存前にエージェントが提案した変更を確認。

トピック

よくある質問

aithy とは?
サンドボックス化されたツールを実行し、記憶と知識を手元のマシンに保持しながら、ローカル・クラウド・Grokの各モデルを利用できる、プライベートでローカルファーストな個人向けAIエージェントランタイム。 Aithyは、自分のマシン上で動作する個人向けAIエージェントランタイムです。起動して、127.0.0.1:3000のブラウザー上の操作画面を開くと、セッション、メモリ、スキル、バックグラウンド処理、成果物を扱えるエージェント用ワークスペースを利用できます。モデルの接続先は実行時に選択でき、管理対象のローカルllama.cppモデル、Axプロファイル経由のクラウドまたはAPIプロバイダー(OpenAI、OpenRouter、Groq、Azure OpenAIなど)、OAuthでサインインした対象のGrokサブスクリプションに対応しています。
aithy は無料で使えますか?ライセンスは?
aithy は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
aithy は今もメンテナンスされていますか?
半年以内に更新あり。aithy の最終コミットは 2026年8月31日 です。
aithy は何に使えますか?
会話の記憶を自分のコンピューターに保持する、プライベートな個人アシスタントの運用。 ノートPCをフロントエンドとして使い、負荷の高いローカルモデルの処理を同じネットワーク上のGPUマシンに任せる。 ドキュメント、OCR、メディア処理のタスクを隔離されたサンドボックス内で実行。 再利用可能な知識バンドルを整理し、保存前にエージェントが提案した変更を確認。
aithy はどこで入手できますか?
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/dosco/aithy

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

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