maestro

Во время проведения исследований приходится иметь дело с кучей PDF-документов и материалов из сети — от сбора и сортировки до финального отчёта. Это занимает кучу времени и сил, а важные вещи легко упустить.

Сегодня наткнулся на MAESTRO — полностью самохостящийся AI-ассистент для исследований, который предлагает довольно продуманное решение.

Проект построен на взаимодействии нескольких AI-агентов, каждый из которых отвечает за свою часть процесса: один — за планирование исследования, другой — за поиск литературы, третий — за написание и подведение итогов. В конце система даже проводит рефлексию по результатам, чтобы убедиться в точности информации.

Основные возможности:

- Управление библиотекой документов: можно загружать PDF и строить на их основе собственную RAG-систему поиска
- Архитектура кооперации агентов: несколько AI работают над исследованием параллельно
- Чат-интерфейс: можно взаимодействовать напрямую с контентом документов и данными из интернета
- Помощник для написания текстов: помогает справиться с writer’s block и структурировать мысли
- Отслеживание прогресса в реальном времени: видно, что делает каждый агент на каждом этапе

Разворачивается одной командой через Docker Compose. Поддерживает локальные LLM и приватные поисковые движки.

📁 Language: #Python (68.9%), #TypeScript (26.5%)

⭐️ Stars: 597

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer