alfredfrancis/ai-chatbot-framework

AIチャットボットフレームワーク

誰もが使用できるリーン、自発的なAIエージェント。 一人一人がアシスタントを手伝ってくれる 独自のコンピューター、ファイル、スキル、アプリの接続、スケジュールされたジョブ。

意図/エンティティティであるために使用されるAIチャットボットフレームワーク NLUチャットボットビルダー。 バージョン 2 はそれをそのまま再構築します 代理店。 古いコードはgit履歴にあります。

##特徴

• LangChain - Claude(デフォルト)、OpenAI、任意のOpenAI互換サーバー(オラマ、 OpenRouter、vLLM、LiteLLM、その他のLangChainチャットプロバイダ。
• ** リーン、現代のエージェントループ** - 4つのツール([read])、[edit]]、[bash]]])、およびMCPツールの[[mcp_call])、コール 1つの回答は並列で実行されます。 長いコマンドは、実行時にバックグラウンドで実行され、レポートバックを実行します。 長い出力は、ファイルにtuncatedおよび保存されます。 コンテキストの圧縮;**(タイプ) エージェントが機能している間、停止せずにメッセージをピックアップします。 実行中のコマンドは他にありません。Stopはいつでも可能です。
• サブエージェント - 部品に分割するジョブのために、エージェントは、各サイドで作業するヘルパーを開始します 独自の目標で、新鮮なコンテキストとエージェントが選ぶモデル(それ自身、高速なもの、または任意のモデルID)、,

AI Chatbot Framework

A lean, self-hosted AI agent that everyone can use. Each person gets an assistant with its own private computer, their files, skills, app connections and scheduled jobs.

AI Chatbot Framework used to be an intent/entity NLU chatbot builder. Version 2 rebuilds it as an agent. The old code is in the git history.

Features

• Any model through LangChain – Claude (default), OpenAI, any OpenAI-compatible server (Ollama, OpenRouter, vLLM, LiteLLM) or any other LangChain chat provider.
• A lean, modern agent loop – four tools (read, write, edit, bash) plus mcp_call for MCP tools; the calls of one answer run in parallel; long commands run in the background and report back when done; long outputs truncated and saved to a file; context compaction; steering (type while the agent works; it picks your message up without stopping — right away while it thinks, after the running command otherwise); Stop at any time.
• Sub-agents – for a job that splits into parts, the agent starts helpers that work side by side, each with its own goal, a fresh context and a model the agent picks (its own, a fast one, or any model id), then puts their reports together. The chat shows what each one is doing, and each one’s own session opens read-only (also while it works) from its step in the chat.
• One private sandbox per user – a Docker container with a persistent /workspace, resource limits and no Linux capabilities. Commands and local MCP servers run there.
• Files, not forms – context.md (about you) and memory.md (what the agent remembers) are plain files the agent reads every turn and edits itself. The UI is a read-only file browser with preview, upload and download; to change anything, you ask the agent. memory.md has a size limit (ACF_MEMORY_LIMIT) so it stays a short list of facts that matter in every chat.
• Learns as it goes – every few messages (ACF_REVIEW_INTERVAL) a background pass looks back at the chat and updates memory.md and the skills (a corrected format, a method that worked); the chat shows a line saying what changed. Past chats are saved as Markdown in .acf/chats/ so the agent can search them. Text that looks like planted instructions is kept out of memory and skills.
• Attach files in chat – the paperclip (or drag and drop) saves files to uploads/ in the workspace (never overwriting: a second report.csv becomes report (1).csv) and sends them with the message. The agent reads them with its tools; the chat shows each attachment as a link to the file.
• Artifacts panel – each chat has a side panel (the panel button in its top bar) listing the files