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Python chatbot Framework with Natural Language 이해 및 인공 지능.

개요

모든 사람이 사용할 수있는 린, 자체 호스팅 AI 에이전트. 각 사람이 자신의 개인 컴퓨터, 그들의 파일, 기술, 응용 프로그램 연결 및 예약 작업과 함께 조수됩니다. AI Chatbot Framework는 intent/entity NLU 채팅봇 빌더로 사용됩니다. 버전 2는 대리인으로 그것을 재건합니다. 오래된 코드는 git 역사에 있습니다. - - Claude (기본값), OpenAI, OpenAI 호환 서버 (Ollama, OpenRouter, vLLM, LiteLLM) 또는 다른 LangChain 채팅 공급자. - - 4개의 도구 (읽기, 쓰기, 편집, bash) 플러스 MCP 공구를 위한 mcp call; 병렬로 실행되는 1개의 대답의 호출; 긴 명령은 배경에서 실행하고 행해질 때 보고합니다; 긴 산출은 파일에 truncated 그리고 저장합니다; 컨텍스트 조밀; (제가 작동하는 동안 유형; 그것은 정지 없이 당신의 메시지를 선택 — 멈춤나사, 달리는 명령 후에 그렇지 않으면; 언제든지.

개요(AI 번역)

AI Chatbot 프레임 워크

모든 사람이 사용할 수있는 린, 자체 호스팅 AI 에이전트. 각 사람은 조수와 자체 개인 컴퓨터, 파일, 기술, 앱 연결 및 예약 작업.

AI Chatbot Framework는 intent/entity NLU 채팅봇 빌더로 사용됩니다. 버전 2는 그것으로 재건축합니다 대리인. 오래된 코드는 git 역사에 있습니다.

특징

  • ** LangChain을 통해 어떤 모델 ** - Claude (기본값), OpenAI, OpenAI 호환 서버 (Ollama, OpenRouter, vLLM, LiteLLM) 또는 다른 LangChain 채팅 공급자.
  • ** 린, 현대 에이전트 루프 ** - 4 도구 (read], write], bash]]) 플러스 mcp_call]] MCP 도구; 호출 한 응답의 병렬에서 실행; 긴 명령은 배경에서 실행하고 수행 할 때 다시보고; 긴 출력은 파일에 truncated 및 저장; 컨텍스트 압축; ** (유형) 에이전트가 작동하면서, 그것은 중지없이 메시지를 픽업 - 그것은 생각, 후 실행 명령을 그렇지 않으면); ** 중지 ** 언제든지.
  • Sub-agents - 부품으로 분할하는 작업의 경우, 에이전트는 측에 의해 작동되는 돕기 시작, 각 자신의 목표와 함께, 신선한 컨텍스트와 모델 에이전트 선택 (그녀, 빠른 하나, 또는 어떤 모델 ID),

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README

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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
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