01
Codzienny reporter standupu
Uruchamia się co 24 godziny, analizuje historię git, zapisuje wnioski i generuje raport standupowy. Bez ręcznej interakcji.
Open Source · Rust
Agenci AI, którzy współpracują.
Zdefiniowani w configu. Połączeni przez mesh.
Jeden plik TOML = kompletny autonomiczny agent z LLM, tools, harmonogramem, pamięcią i mesh networkingiem. Udostępniaj providery bez udostępniania API keys. Uruchamiaj na swoim urządzeniu. Bez chmury, bez Pythona, bez wycieków credentials.
standup_bot.toml 90 lines
[agent] provider = "anthropic" model = "claude-sonnet-4-5-20250929" tools = ["shell", "knowledge_ingest", "knowledge_query"] # Run once a day, forever [agent.execution] max_steps = 30 max_turns = 15
qmtcode --config standup_bot.toml --dashboard Dostępne także jako biblioteka Rust, CLI, rozszerzenie VS Code oraz iOS/Android FFI.
Zacznij
Instalacja jedną komendą
curl -sSf https://query.mt/install.sh | sh macOS Silicon: po pobraniu usuń flagę quarantine:
xattr -dr com.apple.quarantine qmtcode Dla developerów Rust: dodaj do:
Cargo.toml —
querymt = { version = "0.3", features = ["extism_host"] } Funkcje
Pięć filarów, które wyróżniają querymt QueryMT
Każda funkcja należy do jednego z tych filarów. Razem tworzą framework, którego inni nie oferują.
Agent przez config.
Zdefiniuj LLM, tools, serwery MCP, scheduling i middleware w jednym pliku TOML. Bez kodu.
Dowiedz się więcej →Udostępniaj modele, nie keys.
Mesh nodes udostępniają LLM bez ujawniania API keys. Dołączanie przez podpisane invite tokens, nawet jako QR code.
Dowiedz się więcej →Łączy się z Twoim życiem.
Calendar, Contacts, Messages, Maps: wszystko na urządzeniu przez iMCP. Także iOS i Android.
Dowiedz się więcej →Agenci odnajdują się nawzajem.
Auto-discovery przez LAN lub internet. Delegowanie między maszynami. Współdzielone sessions.
Dowiedz się więcej →LLM jako pluginy.
17+ providerów jako pluginy OCI. WASM sandbox. Automatyczne wykrywanie GPU dla lokalnej inference.
Dowiedz się więcej →Galeria
Co możesz zbudować?
13 gotowych do uruchomienia agent configs. Skopiuj jeden, edytuj i uruchom. Każdy pokazuje inną możliwość.
02
Monitor zdrowia codebase
Co 30 minut sprawdza TODO, liczbę testów, dependencies, martwy kod i pokrycie dokumentacją. Śledzi trendy.
03
Proaktywny wykrywacz wzorców
Wydobywa wzorce zachowań z danych urządzenia. Tworzy proaktywne briefingi o tym, co może zakłócić Twój dzień.
04
Osobisty asystent urządzenia
Query dla Calendar, Contacts, Messages, Reminders, Maps i Weather przez iMCP. Wszystko na urządzeniu, wszystko lokalnie.
05
Asystent badawczy
Interaktywny research assistant z trwałą pamięcią. Ingestuj wnioski, później je odpytuj i automatycznie konsoliduj.
06
Ucząca się para kodująca
Planner + coder quorum, które z czasem staje się mądrzejsze. Przed nowym planowaniem odpytuje wcześniejsze decyzje.
07
Multi-agent implementujący kod
Planner deleguje do wyspecjalizowanego codera z GPU. Równoległe delegowanie z weryfikacją.
08
Planner + Coder + Researcher
Quorum trzech agentów z GitHub MCP. Każdy delegate ma inne tools i providery.
09
Template startowy
Prosty template z jednym agentem, tools i opcjonalnym MCP. Punkt startowy.
10
Agent kodujący
Agent codingowy z trybami Build/Plan/Review. Git snapshots. Trójwarstwowa context compaction.
11
Demo zarządzania contextem
Zaawansowane context management z tool output compaction przez SQLite FTS5 i routing guardrails.
12
Template delegate
Minimalny config dla coder delegate. Template do dodawania nowych delegates do quorum.
13
Rozszerzenie VS Code
Agent config zaprojektowany do osadzenia w rozszerzeniu VS Code. Tryby, middleware i integracja MCP.
Jak to działa
Trzy kroki od configu do działającego agenta
1
Napisz plik TOML
[agent] provider = "anthropic" model = "..." tools = ["shell", "knowledge_ingest"] [[mcp]] name = "github" [[middleware]] type = "limits"
2
Uruchom jedną komendę
qmtcode --config agent.toml --dashboard
✓ Agent startuje
✓ Ładuje serwery MCP
✓ Tworzy magazyn wiedzy
✓ Uruchamia scheduler
✓ Łączy się z mesh
3
Użyj dashboardu
chat > Rozmawiaj z nim
cron > Zaplanuj go
tail > Obserwuj działanie
mode > Zmień tryb
Providery
17+ providerów, jedno API
Pluginy WASM lub native pobierane z OCI. Domyślnie sandboxed. Automatyczne wykrywanie GPU dla lokalnej inference.
$ qmt providers list 17 adaptery
[01] plugin: OpenAI gotowe
[02] plugin: Anthropic gotowe
[03] plugin: Google gotowe
[04] plugin: Groq gotowe
[05] plugin: xAI gotowe
[06] plugin: Ollama gotowe
[07] plugin: llama.cpp gotowe
[08] plugin: Mistral gotowe
[09] plugin: DeepSeek gotowe
[10] plugin: Alibaba gotowe
[11] plugin: Moonshot gotowe
[12] plugin: Kimi-Code gotowe
[13] plugin: OpenRouter gotowe
[14] plugin: Codex gotowe
[15] plugin: Z.AI gotowe
[16] plugin: Izwi gotowe
[17] plugin: MRS gotowe
Dla Ciebie
Gdzie pasujesz?
Developer Rust
Użyj querymt jako biblioteki frameworka. Builder pattern, traits, plugin system.
Core docs →Użytkownik CLI
Zainstaluj qmt i zacznij czatować z terminala.
CLI docs →Builder agentów
Definiuj agentów w TOML. Uruchamiaj ich z dashboardem.
Showcase →Lokalne AI
Uruchamiaj modele na własnym GPU. Bez chmury. Bez Pythona.
Device Agent →Użytkownik mesh
Udostępniaj modele znajomym. Dołącz przez invite token.
Udostępnianie providerów →