OpenJarvis 1.0 giver AI-agenter der kører lokalt via Ollama

Stanford-forskningsgrupperne Hazy Research og Scaling Intelligence har udgivet version 1.0 af OpenJarvis, en open source-ramme til at bygge personlige AI-agenter, der kører på egen hardware. Projektet indgår i forskningsinitiativet Intelligence Per Watt, som undersøger effektiv lokal AI, og har indbygget support for Ollama. Modeller kører som udgangspunkt lokalt, mens cloud er valgfrit, og OpenJarvis registrerer energiforbrug, omkostninger og svartid sammen med nøjagtighed. Installation sker via et script til macOS og Linux, der selv finder en eksisterende Ollama-installation, mens Windows-brugere kan bruge WSL2 eller en desktop-app. Brugeren kan hente og skifte model gennem Ollama, for eksempel qwen3.5:35b, og sætte en standardmodel i konfigurationsfilen. OpenJarvis leveres med færdige agent-presets, blandt andet en morgenbriefing baseret på kalender, mail og nyheder, en research-agent der søger på tværs af nettet og lokale dokumenter med kildehenvisninger, samt en kodeagent der skriver og kører Python lokalt.