taskyon
1.0.0
タスクに基づいたユーザー、専門家、開発者向けのチャットとエージェントのインターフェイス!
あなたはできる
Taskyon のチャット インターフェイスの表面の下には、ツリー状の構造でタスクを非同期に管理するための強力なシステムがあります。 ?この設計により、並列処理が可能になり、会話とタスクの両方を効率的に処理できます。 Taskyon は、さまざまな LLM プロバイダーを活用することで、基本的なユーザー メッセージから複雑な関数呼び出しまで、幅広いタスクを実行できます。
Taskyon はローカル ファースト? の原則に基づいて構築されており、ほとんどのデータ処理がユーザーのローカル デバイス上で行われるようにし、データ セキュリティとユーザーの自律性を優先します。 Taskyon は、パーソナライズされた AI インタラクション、堅牢なタスク管理、シームレスな Web ページ統合のいずれに使用する場合でも、使い慣れたチャット インターフェイスを維持しながら柔軟性と制御を提供します。
詳細については、Taskyon のドキュメントを参照してください: https://taskyon.space/docs/index
?個別化された AI ボット: Taskyon は、すべてのユーザーが個別化された AI ボットを持つ必要があるという原則に基づいて構築されています。これにより、AI が各ユーザーの特定のインタラクションやニーズに有機的に適応し、人間中心の直接的なコミュニケーションを通じて進化することが保証されます。
ユーザー主導の進化: Taskyon はユーザーと開発者の間の境界線を曖昧にします。ユーザーは、対話を通じて AI の学習と機能を形成する上で極めて重要な役割を果たし、その専門知識とフィードバックをボット開発の原動力に変えます。ユーザー自身が開発者よりもタスク固有の洞察を持っていることが多く、これを活用することが重要です。
ローカル ファーストの原則: Taskyon はローカル ファーストのアプローチを採用し、ユーザーの自主性とデータ セキュリティを優先します。この原則により、データ処理と AI のやり取りのほとんどが、クラウドベースのサービスに依存するのではなく、ユーザーのローカル デバイス上で行われるようになります。主な利点は次のとおりです。
Taskyon には https://taskyon.space から直接アクセスできます。ローカル設定の場合:
yarn install実行します。 ?quasar build使用し、開発サーバーにはquasar dev使用します。Docker コンテナを使用して Taskyon をデプロイすることもできます。今後のデスクトップ アプリは間もなく利用可能になる予定です。
チャット インターフェイスを通じてアプリケーションと対話します。フロントエンドにより、サンドボックス環境内でのコードの直接実行とツールの使用が可能になります。ユーザー データと構成は、永続的なセッションのためにローカルに保存されます。
Taskyon のコスト管理へのアプローチは、ローカル ファーストの哲学と深く結びついています。 Taskyon はローカル コンピューティング リソースを活用することで、外部クラウド サービスの必要性を最小限に抑え、大幅なコスト削減につながります。重要な側面は次のとおりです。
さらに、Taskyon はトークンの使用状況と正確なサービスコストをリアルタイムで監視し、リソース消費の透明性と制御を確保します。
Taskyon のセキュリティに対する取り組みは、本質的にデータ保護を強化するローカル ファーストのアプローチに明らかです。 Taskyon は、データと処理をユーザーのローカル環境内に保持することで、外部侵害や不正アクセスのリスクを大幅に軽減します。主な機能は次のとおりです。
?貢献は大歓迎です。プロジェクトの行動規範を遵守し、レビューのためにプル リクエストを送信してください。
Taskyon 開発を開始する方法については、次のとおりです。
? Taskyon は MIT ライセンスに基づいてリリースされています。詳細については、LICENSE.md を参照してください。
