ผู้สร้าง / โอเพนซอร์ส / AI-NATIVE

แปลงไอเดียให้เป็นจริง

พวกเราคือผู้สร้าง ทีมเล็ก AI-native ปล่อยโอเพนซอร์สจากศูนย์

Bootstrapped ไม่มี VC เราสร้างเครื่องมือโอเพนซอร์สเพื่อแก้ปัญหาจริง และเลือกร่วมงานกับทีมที่กำลังสร้างสิ่งที่มีความหมาย

Bootstrapped AI-Native โอเพนซอร์ส ไม่มี VC

เราทำอะไร

สามเสาหลักของการทำงาน

🌐

สร้างโอเพนซอร์ส

เราสร้างเครื่องมือและปล่อยออกแบบเปิด ตั้งแต่ AI runtime ไปจนถึงเครื่องมือ deploy — ถ้าเราต้องใช้ เราสร้างและแบ่งปัน

🤖

เวิร์กโฟลว์ AI-native

ทีมเล็ก ผลผลิตมหาศาล AI คือหัวใจของทุกอย่าง ไม่ใช่ของเสริม แต่คือวิธีทำงานในแต่ละวัน

🤝

พาร์ตเนอร์อย่างเลือกสรร

พาร์ตเนอร์ระดับพรีเมียมกับทีมที่สร้างสิ่งที่มีความหมาย ไม่ใช่เอเจนซี่ ไม่ได้ราคาถูก เลือกสรรและคุณภาพสูง

สำหรับผู้สร้าง

ติดตามเส้นทางของเรา อ่านบล็อก ใช้เครื่องมือโอเพนซอร์สของเรา เรียนรู้ว่าทีมเล็กส่งงานด้วย AI-native ได้อย่างไร

อ่านบล็อก

สำหรับทีม

ต้องการมุมมองของผู้สร้าง? เราเลือกพาร์ตเนอร์กับทีมที่ให้คุณค่ากับคุณภาพและการลงมือทำที่พิสูจน์แล้วในโปรเจกต์ที่มีความหมาย

คุยกัน

ล่าสุดจากบล็อก

สร้างอย่างเปิดเผย แบ่งปันสิ่งที่เราเรียนรู้

ไฟล์ซิสเต็ม MCP server ที่ถูกจำกัดขอบเขต อยู่ระหว่าง AI agent กับดิสก์ ทำให้สิ่งที่ agent อ่านและเขียนได้แคบลง

ให้ AI Agent มีไฟล์ซิสเต็ม โดยไม่ต้องให้ไฟล์ซิสเต็มทั้งหมดของคุณ

คู่มือที่เน้นเรื่องความปลอดภัยสำหรับการแยกการเข้าถึงไฟล์ของ AI agent ด้วย filesystem MCP server Octofs จำกัด working root อย่างไร ตระหนักเรื่อง gitignore บังคับใช้ non-interactive shell และตัดหมวดหมู่ของ foot-gun ทั้งหมดที่ bash ดิบและ rm ส่งต่อให้ agent — รวมถึงการป้องกันที่ไม่มี และวิธีกำหนดค่าเพื่ออยู่รอบ ๆ สิ่งเหล่านั้น

6 กรกฎาคม 2569
Don Karter Don Karter
การกระจายเอเจนต์ Octomind ตัวเดียวไปยังผู้ให้บริการ LLM หลายราย — โมเดลราคาถูกสำหรับการค้นคว้าและการบีบอัด โมเดลที่แข็งแกร่งสำหรับการรีวิว โมเดลโลคัลสำหรับงานปริมาณมาก ด้วยสตริงคอนฟิก provider model จริง

เอเจนต์ AI ตัวเดียวบนหลายโมเดล: คู่มือการกำหนดเส้นทางแบบหลายโมเดลสำหรับ Octomind

ใช้โมเดลเดียวทำทุกอย่างแล้วแพงและติดลิมิตอัตราคำขอ นี่คือวิธีที่เรากำหนดเส้นทางคำขอระหว่าง LLM ภายในเอเจนต์ Octomind ตัวเดียว — โมเดลราคาถูกสำหรับงานหนักที่ซ้ำซาก โมเดลระดับแนวหน้าสำหรับการเรียกที่สำคัญ — พร้อมคีย์คอนฟิกจริง รายชื่อผู้ให้บริการ และตารางสรุปการเลือกโมเดล

2 กรกฎาคม 2569
Don Karter Don Karter
คู่มือเชิงปฏิบัติสำหรับหน่วยความจำถาวรของ AI agent ด้วย Octobrain — ขอบเขตหน่วยความจำต่อโปรเจกต์ เครื่องมือ MCP memorize remember forget knowledge และการรวมข้อมูลแบบหลับที่รักษาการเรียกคืนให้คมชัด

หน่วยความจำของ AI Agent ที่ไม่มีสัญญาณรบกวน: ขอบเขตและการลืมด้วย Octobrain

ให้หน่วยความจำถาวรแก่ AI agent แล้วมันจะจดจำทุกอย่างจนการเรียกคืนจมอยู่ในบันทึกของตัวเอง นี่คือวิธีที่ขอบเขตหน่วยความจำของ Octobrain พื้นผิว MCP สี่เครื่องมือ และการรวมข้อมูลแบบอัตโนมัติ เปลี่ยนลิ้นชักขยะที่เต็มไปด้วยสัญญาณรบกวนให้กลับมาเป็นหน่วยความจำที่ตอบได้จริง พร้อมคู่มือการตั้งค่าเชิงปฏิบัติ

28 มิถุนายน 2569
Don Karter Don Karter

สร้างไปด้วยกัน

มีโปรเจกต์ที่มีความหมาย? เราอยากฟัง

ติดต่อเรา