オープンソースのエージェント型コンテンツシステム
English | 简体中文 | 繁體中文 | 한국어 | Deutsch | Español | Français | Italiano | Dansk | 日本語 | Polski | Русский | Bosanski | العربية | Norsk | Português (Brasil) | ไทย | Türkçe | Українська | বাংলা | Ελληνικά | Tiếng Việt
Polywise はオープンソースのエージェント型コンテンツシステムです。コマンドラインやデスクトップアプリからモデルと会話し、知識を保存し、文脈を引き出し、繰り返し使う作業スタイルを再利用可能な agents に変えていけます。
Polywise を使い始める入口は、実用的には CLI とデスクトップアプリの 2 つです。
まず CLI をグローバルにインストールします。
npm install -g polywiseローカルの Polywise サービスを起動します。
polywise start
polywise start -dpolywise start はサービスをフォアグラウンドで実行します。polywise start -d はすぐに終了しますが、サービスはバックグラウンドで動き続けます。
その後、Web UI の http://localhost:3072/app/ を開いてください。
設定画面から Auth ログインを有効にできます。有効化してパスワードを設定すると、Web UI にアクセスするたびにログインが必要になり、API も保護されます。Polywise をサーバーにデプロイしてリモート利用するなら、ここはかなり重要です。
最新のデスクトップビルドは GitHub Releases からダウンロードできます。
セッション、保存済みコンテンツ、agents、posts をターミナルなしで見て回りたいなら、デスクトップアプリがいちばん手軽です。
最初に必要なのは、基本的には次の 2 点です。
- 利用可能なモデルプロバイダーを 1 つ
- 保存済みコンテンツの検索も使いたいなら、embedding モデルと rerank モデル
初日からすべての provider や integration を設定し切る必要はありません。
polywise upgradeGitHub Releases から最新リリースをインストールしてください。
最短で価値を感じたいなら、まずは次の流れがおすすめです。
Settings -> Model Providerを開き、今すぐ実際に使える provider を 1 つ設定する。Settings -> Model Settingを開き、デフォルトのチャットモデルが使える状態か確認する。Sessionに移動し、helloではなく本物の質問を 1 つ投げる。- 短いメモ、ページ要約、回答のどれかを 1 つ Polywise に保存する。
- その保存した項目をチャットでもう一度触れて、検索できることを確かめる。
provider を 1 つつなぎ、デフォルトモデルも設定できたら、設定ばかり触らずそのまま使い始めるのがいちばんです。
各エリアに 1 つずつ具体的な役割を持たせると、アプリの全体像がかなり掴みやすくなります。
Sessionは本物の質問をしたり、作業を整理したり、ワークスペースの文脈の中で進めたりするときに使うLinkcaseは Web コンテンツを取得してシステムに取り込むときに使うAgentは繰り返し出てくる指示スタイルを再利用可能な協働相手に育てるために使うPostsはチャット返信以上に長く残したい知識を保存するために使う
早めに覚えておくと便利なショートカットは 2 つあります。
@はファイル、agents、そのほかの文脈を session に持ち込む/はツールや skills をワークフローに呼び出す
CLI はバックエンド API を薄く包んだラッパーです。デフォルトでは http://localhost:3072 に接続します。サーバーが別の場所にある場合は POLYWISE_SERVER_URL を設定してください。
コマンドを暗記するより、まずはヘルプから入るのがおすすめです。
polywise -h
polywise session -h
polywise session create -hコマンドの入力形式を正確に知りたいときは input_schema を使います。
polywise input_schema session.createよく使うコマンド:
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..."ペイロードが複雑になってきたら、JSON をそのまま渡せます。
polywise search fullTextSearch --json '{"query":"agent memory","for_types":["wiki","memory"],"enable_recall":true}'Polywise は、本当に賢い AI には、本当に賢い記憶が必要だという考えを土台に作られています。単に保存するだけではなく、つながりを自然に作り、使うほど強くなり、必要に応じて忘れ、時間とともに進化していく仕組みを目指しています。
このプロジェクトは以下の研究論文から着想を得ています。
- Long-lasting potentiation of synaptic transmission (1973)
- The Organization of Behavior (1949)
- A Spreading-Activation Theory of Semantic Processing (1975)
Polywise は、以下の素晴らしいオープンソースプロジェクトに支えられています。
- 🐘 Sqlite - 世界でもっとも広く使われている高性能組み込みデータベースのひとつ
- 🏹 sqlite-vec - Sqlite にベクトル検索機能を追加
- ⚛️ React - フロントエンド UI ライブラリ
- 🖥️ Electron - デスクトップアプリケーションフレームワーク
- 🔗 tRPC - エンドツーエンドで型安全な API
- 📦 MobX - シンプルで拡張しやすい状態管理
- 🎨 Tailwind CSS - ユーティリティファーストの CSS フレームワーク
- 🚀 Hono - 超高速な Web フレームワーク
- 🛠️ Rsbuild - Rspack ベースの次世代ビルドツール
- 📚 Rslib - Rsbuild ベースのライブラリビルドツール
- 🤖 AI SDK - AI アプリケーション開発のための統合ツールキット
- 🤗 node-llama-cpp – ローカルモデルとつなぐための llama-cpp 向け Node.js バインディング
MIT - 詳細は LICENSE を参照してください。