
Open-source AI-workspace на твоём железе: чат, агент, deep research, почта, календарь. Локально, приватно, без подписок.
Если ты строишь что-то вокруг AI и устал зависеть от чужих тарифов, лимитов и серверов - есть проект, на который стоит посмотреть. Называется Odysseus. Это self-hosted AI workspace: ставится на твоё железо, подключается к любым моделям, и работает как ChatGPT или Claude, только полностью под твоим контролем.
Один человек собрал. Выложил под MIT. Запускается в одну команду.
Odysseus - это веб-интерфейс уровня ChatGPT, который ты запускаешь у себя. Локально на ноуте, на сервере в офисе, на VPS - где угодно. Модели подключаются любые: локальные через Ollama, llama.cpp, vLLM, SGLang, или внешние API - OpenAI, OpenRouter, всё что говорит по OpenAI-совместимому протоколу.
Главная мысль: твои чаты, документы, почта и память живут у тебя на диске. Не в облаке OpenAI, не в Anthropic, не у третьих лиц. Local-first, privacy-first.
Проект собран как полноценное рабочее пространство, а не голый чатик. По модулям:
Обычный диалоговый интерфейс. Подключение моделей - пара кликов в настройках. Поддерживает vLLM, llama.cpp, Ollama, OpenRouter, OpenAI и всё что совместимо.
Это уже не просто чат. Даёшь агенту задачу - он сам гоняет инструменты:
Построен на базе opencode. Если знаком с агентскими фреймворками - тут плюс-минус привычная история, только обёрнутая в нормальный UI.
Прикольная штука для тех, кто крутит локальные модели. Сканит твоё железо (видеокарту, VRAM), смотрит каталог моделей и говорит: вот эту потянешь в FP8, эту в GGUF Q4, эту лучше не пробуй. Дальше в один клик скачивает и запускает.
Под капотом llmfit + автоматическая поднимашка vLLM и llama.cpp.
Обсуди новость в Telegram
Перейти в канал →Многошаговый ресёрч. Даёшь тему - агент сам ищет источники, читает, сопоставляет и собирает визуальный отчёт. Адаптировано из Alibaba Tongyi DeepResearch.
Полезно когда нужно быстро разобраться в новой теме или собрать обзор для статьи или презентации.
Слепое сравнение моделей. Задаёшь промпт, две модели отвечают параллельно, ты не видишь какая какая - выбираешь лучший ответ. Хорошо отрезвляет тех, кто на хайпе бежит платить за условный GPT-5, не проверяя что задача решается локальной 14B-моделью за бесплатно.
Текстовый редактор внутри Odysseus. Многотабовый, поддерживает markdown, HTML, CSV, подсветку синтаксиса. AI там не пишет за тебя - он помогает: подсказывает правки, отвечает на запросы по куску текста. Подход правильный: ты автор, AI - помощник, а не наоборот.
Это то, что делает агента твоим, а не общим. Каждый чат отправляется в векторное хранилище (ChromaDB + ONNX-эмбеддинги через fastembed). Через какое-то время агент уже знает твой контекст, твоих людей, твои проекты, твою стилистику. Скиллы можно импортировать и экспортировать.
Полноценный почтовик с AI-триажем:
Быстрые заметки с напоминаниями. To-do список. Cron-style задачи которые агент может выполнять сам - например «каждое утро в 8 утра делай сводку по почте и кидай в ntfy».
Календарь локальный, синхронизируется по CalDAV с Radicale, Nextcloud, Apple, Fastmail. Импорт и экспорт .ics.
Идеология: «defaults work out of the box». Минимум конфигурации.
Docker (рекомендуется):
git clone https://github.com/pewdiepie-archdaemon/odysseus.git
cd odysseus
cp .env.example .env
docker compose up -d --buildПосле запуска - http://localhost:7000. Первый пароль админа печатается в логах (docker compose logs odysseus), потом меняешь в настройках.
Docker по умолчанию биндит на 127.0.0.1 - то есть наружу не торчит, доступен только с твоей машины. Хочешь LAN или reverse-proxy - руками выставляешь APP_BIND=0.0.0.0.
Native Linux / macOS / Windows:
Python 3.11+, venv, pip install -r requirements.txt, uvicorn. Для винды есть launch-windows.ps1 который сам всё разворачивает.
Apple Silicon:
Docker на маке не умеет в Metal-GPU, поэтому для Cookbook на M-серии есть нативный start-macos.sh. Поднимается на 127.0.0.1:7860.
GPU:
NVIDIA и AMD оверлеи через COMPOSE_FILE. Прописал в .env - и контейнер видит видеокарту.
app.py # FastAPI
core/ auth, database, middleware
src/ llm_core, agent_loop, agent_tools, search/
routes/ chat, session, document, memory, model
services/ docs, memory, search, hwfit (Cookbook)
static/ index.html + app.js + js/
Стек: FastAPI, SQLite (по дефолту, можно переключить через DATABASE_URL), ChromaDB для векторов, SearXNG для веб-поиска, ntfy для уведомлений. Всё это поднимается одним docker-compose.
Авторы прямо пишут: это не игрушка, у системы есть shell-доступ, загрузка файлов, скачивание моделей, веб-ресёрч, доступ к почте и календарю. По сути - админ-консоль. Поэтому:
AUTH_ENABLED=true обязательно для всего что доступно по сетиПодход здравый. Если ставишь на VPS - бери Caddy с Let's Encrypt, и спишь спокойно.
Я смотрю на это с двух сторон.
Как пользователь. Подписки на Claude, ChatGPT, Perplexity суммарно легко улетают в 60-80 баксов в месяц. И ты не контролируешь ни лимиты, ни цены, ни то, что они завтра сделают с твоими данными. Odysseus + хороший локальный сервер (или дешёвый API типа OpenRouter) закрывают 90% задач персонального ассистента и обходятся кратно дешевле.
Как предприниматель. Если строишь продукт вокруг AI - это готовый каркас на котором можно ставить эксперименты, не собирая UI с нуля. Чат, агенты, память, deep research, документы - всё уже есть. Берёшь, форкаешь, кастомизируешь под свой кейс.
И главное: это полная альтернатива зависимости от чужих облаков. Один сервер - один контроль.
Лицензия MIT. Форкай, используй, ломай, чини.