RepoRadar Waku Agent: локальный AI-ассистент с контролем памяти и логики
Waku Agent — локальный AI-ассистент, который ты можешь полностью контролировать, включая память и логику.
Проект решает проблему конфиденциальности, позволяя хранить данные на локальном уровне в одном файле SQLite. В отличие от облачных решений, ты точно знаешь, что происходит с твоими данными. Система построена на понятном Python-коде, который можно изучить за пару часов, что особенно понравится разработчикам. Механизм памяти включает семантические, эпизодические и процедурные аспекты, что делает AI более адаптивным к твоим нуждам.
Запускать Waku Agent просто — достаточно Python и необходимых библиотек, указанных в README. Учти, что проект всё ещё на ранней стадии, поэтому может быть нестабильным.
Обзор проекта
Waku — это локальный персональный ассистент, который стремится предоставить пользователю полный контроль над системой. Он разработан с вниманием к принципу "первой локальности", что означает, что все данные хранятся локально в одном файле SQLite. Это позволяет пользователю легко управлять своей памятью, без необходимости зависеть от облачных сервисов.
Основные особенности
- Память: Waku использует три типа памяти: семантическую, эпизодическую и процедурную, с возможностью выбора, что запомнить.
- Логика: Основная логика работы оператора представлена в виде примерно 95 строк простого Python-кода, что облегчает изучение и изменение проекта.
- Дашборд: Пользователь может наблюдать за выполнением задач через локальный дашборд, который отображает каждое сообщение во время обработки.
- Тестирование: Встроенные инструменты для оценки возможностей ИИ позволяют выполнять определенные тесты и использовать ИИ для дополнительной проверки.
Установка и запуск
Чтобы установить Waku, выполните следующие команды:
pip install waku-agent
waku # запустите Waku в терминале
waku dashboard # или откройте дашборд в браузере → localhost:7777
Если ты хочешь внести изменения в код, клонируй репозиторий и создай виртуальное окружение:
git clone https://github.com/ShenSeanChen/waku-agent && cd waku-agent
uv venv && uv pip install -e .
cp .env.example .env
uv run waku # взаимодействуйте с Waku в терминале
uv run waku dashboard # или откройте дашборд в браузере
После первого запуска, Waku запросит ввод ключа API. Это позволяет использовать ИИ модели, за которые ты уже платишь.
Подключение Waku Memory
Waku Memory — это функция, позволяющая пользователям сохранять данные в облаке и делиться ими между разными помощниками. Чтобы подключить её, используй следующую команду:
pip install 'waku-agent[mcp]' # в клонированном репозитории: uv pip install -e '.[mcp]'
waku connect waku-memory # или /connect waku-memory в дашборде
Это позволит взаимодействовать с памятью Waku через другие модели, такие как Claude Code и Codex.
Ограничения
Несмотря на открытость и доступность кода, важно понимать, что интеграция с некоторыми серверами и системами может потребовать дополнительных настроек. Кроме того, проект имеет некоторые юридические ограничения: компоненты, находящиеся в папке `hosted/`, лицензируются по Elastic License 2.0, что запрещает использование данного кода как сервиса для других.
Радар проекта: 69 из 100 — крепкий проект
- Импульс 39 ≈ 7 звёзд в день
- Темп разработки 86 138 коммитов за 12 недель
- Зрелость 46 проекту 4 месяца, 4 релиза
- Сообщество 67 27 участников, 423 форка
- Свежесть 89 последний коммит — 20 дней назад
- Быстрый старт 75 есть: команда установки, сайт/демо, примеры
- Готовность к продакшену 55 релиз v0.1.9, автосборка
- Безопасность и доверие 80 лицензия MIT, SECURITY.md
- Документация 91 README 7.9 тыс. знаков, 8 разделов, папка docs
- Экосистема 63 5 подписчиков на обновления, 12 тем
Как считаем
Только открытые данные GitHub на 07.11.2026, без оценок нейросети. Каждая ось — от 0 до 100, итог — среднее.
- Импульс — звёзд в день: за время наших замеров, а пока их нет — за всю жизнь проекта; 200 в день — максимум.
- Темп разработки — коммитов за последние 12 недель; 300 — максимум. Пока GitHub не досчитал статистику, ось не учитывается.
- Зрелость — возраст проекта (3 года — максимум) и число релизов (30 — максимум), поровну.
- Сообщество — участников с коммитами (200 — максимум) и форков (5000 — максимум), поровну.
- Свежесть — дней с последнего коммита: сегодня — 100, полгода и больше или архив — 0.
- Быстрый старт — в README есть команда установки, раздел «быстрый старт» или примеры использования, в репозитории — Docker и папка примеров, у проекта есть сайт или демо.
- Готовность к продакшену — релизы, версия 1.0 и выше, автосборка (GitHub Actions), тесты, лицензия, журнал изменений.
- Безопасность и доверие — открытая лицензия (своя — половина балла), политика безопасности (SECURITY.md), проект организации, правила для участников, не в архиве.
- Документация — объём и структура README, папка docs или сайт, оценка «здоровья сообщества» GitHub.
- Экосистема — звёзды (50 тыс. — максимум), подписчики на обновления (1000 — максимум), темы репозитория.
Открыть на GitHub: ShenSeanChen/waku-agent →
