Das Open-Source-System für agentische Inhalte
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Polywise ist ein Open-Source-System für agentische Inhalte. Du kannst es in der Kommandozeile oder als Desktop-App nutzen, um mit Modellen zu arbeiten, Wissen zu speichern, Kontext wiederzufinden und wiederkehrende Arbeitsweisen in wiederverwendbare Agents zu verwandeln.
Für den Einstieg in Polywise gibt es zwei praktische Wege: die CLI und die Desktop-App.
Installiere die CLI global:
npm install -g polywiseStarte danach den lokalen Polywise-Dienst:
polywise start
polywise start -dpolywise start lässt den Dienst im Vordergrund laufen. polywise start -d beendet den Befehl sofort und lässt den Dienst im Hintergrund weiterlaufen.
Öffne anschließend die Web-Oberfläche unter http://localhost:3072/app/ .
In den Einstellungen kannst du Auth-Login aktivieren. Sobald das eingeschaltet ist und ein Passwort gesetzt wurde, musst du dich beim Zugriff auf die Web UI anmelden, und auch die API ist geschützt. Das ist besonders wichtig, wenn du Polywise auf einem Server für den Fernzugriff bereitstellst.
Die neueste Desktop-Version findest du unter GitHub Releases.
Wenn du Sessions, gespeicherte Inhalte, Agents und Posts lieber ohne Terminal durchstöberst, ist die Desktop-App der einfachste Einstieg.
Für den ersten Start brauchst du im Grunde nur:
- einen verfügbaren Modellanbieter
- Embedding- und Rerank-Modelle, falls du gespeicherte Inhalte durchsuchen möchtest
Du musst nicht am ersten Tag jeden Provider und jede Integration einrichten.
polywise upgradeInstalliere einfach die neueste Version aus den GitHub Releases.
Wenn du möglichst schnell zum ersten echten Nutzen kommen willst:
- Öffne
Settings -> Model Providerund richte einen Provider ein, den du wirklich verwenden kannst. - Öffne
Settings -> Model Settingund prüfe, ob das Standard-Chatmodell verfügbar ist. - Geh zu
Sessionund stelle eine echte Frage statt nurhellozu schicken. - Speichere eine kurze Notiz, eine Seitenzusammenfassung oder eine Antwort in Polywise.
- Erwähne diesen gespeicherten Eintrag später noch einmal im Chat, um die Wiederauffindung zu testen.
Sobald ein Provider verbunden ist und das Standardmodell steht, hör auf weiter zu konfigurieren und benutze das Produkt einfach.
Am leichtesten wird die App verständlich, wenn jeder Bereich eine klare Aufgabe bekommt:
Sessionfür echte Fragen, Arbeitsplanung und Arbeit im Kontext deines WorkspacesLinkcasezum Einsammeln und Extrahieren von Web-Inhalten ins SystemAgentum wiederkehrende Anweisungsstile in wiederverwendbare Mitstreiter zu verwandelnPostsfür Wissen, das länger leben soll als eine einzelne Chat-Antwort
Zwei Kürzel lohnen sich besonders früh:
@bringt Dateien, Agents und weiteren Kontext in eine Session/bringt Tools und Skills in deinen Workflow
Die CLI ist ein schlanker Wrapper um die Backend-API. Standardmäßig spricht sie mit http://localhost:3072; falls dein Server woanders läuft, setze POLYWISE_SERVER_URL.
Statt Befehle auswendig zu lernen, starte besser mit der Hilfe:
polywise -h
polywise session -h
polywise session create -hWenn du die exakte Eingabestruktur eines Befehls brauchst, nutze input_schema:
polywise input_schema session.createHäufig genutzte Befehle:
polywise start
polywise start -d
polywise version
polywise session create --title "Daily Review"
polywise search fullTextSearch --query "vector database"
polywise save --for user --content "Key takeaway..."Wenn die Payloads komplexer werden, kannst du JSON direkt übergeben:
polywise search fullTextSearch --json '{"query":"agent memory","for_types":["wiki","memory"],"enable_recall":true}'Polywise basiert auf der Überzeugung, dass wirklich intelligente KI auch wirklich intelligentes Gedächtnis braucht. Es geht nicht bloß ums Speichern, sondern um ein System, das Verbindungen organisch aufbaut, durch Nutzung stärker wird, strategisch vergisst und sich laufend weiterentwickelt.
Dieses Projekt wurde von den folgenden Forschungsarbeiten inspiriert:
- Long-lasting potentiation of synaptic transmission (1973)
- The Organization of Behavior (1949)
- A Spreading-Activation Theory of Semantic Processing (1975)
Polywise steht auf den Schultern dieser großartigen Open-Source-Projekte:
- 🐘 Sqlite - Die weltweit am weitesten verbreitete eingebettete Hochleistungsdatenbank
- 🏹 sqlite-vec - Fügt Sqlite Unterstützung für Vektorsuche hinzu
- ⚛️ React - Frontend-UI-Bibliothek
- 🖥️ Electron - Framework für Desktop-Anwendungen
- 🔗 tRPC - End-to-End typsichere APIs
- 📦 MobX - Einfache, skalierbare Zustandsverwaltung
- 🎨 Tailwind CSS - Utility-First-CSS-Framework
- 🚀 Hono - Ultraschnelles Web-Framework
- 🛠️ Rsbuild - Build-Tool der nächsten Generation auf Basis von Rspack
- 📚 Rslib - Bibliotheks-Build-Tool auf Basis von Rsbuild
- 🤖 AI SDK - Einheitliches Toolkit zum Bauen von KI-Anwendungen
- 🤗 node-llama-cpp – Node.js-Bindings für llama-cpp zur Anbindung lokaler Modelle
MIT – Details findest du in LICENSE.