Kwant: tim agen AI self-hosted untuk otomatisasi tugas

Kwant adalah aplikasi open source untuk menjalankan agen AI self-hosted di komputer atau server sendiri. Aplikasi ini menggabungkan bot dengan peran berbeda, percakapan bersama, alat, dan pekerjaan terjadwal. Akun atau layanan model yang dipakai perlu Anda hubungkan sendiri.

Apa kegunaan Kwant dalam bahasa sederhana?

Bayangkan ruang kerja untuk tim digital kecil: satu bot meneliti, bot lain memeriksa, lalu pemimpin merangkum. Kwant mengatur percakapan dan penyerahan pekerjaan melalui @mention. Anda memberi tujuan tanpa perlu memprogram seluruh koordinasinya dari nol.

Situsnya menyediakan unduhan dan dokumentasi. Aplikasinya cocok untuk proyek sendiri, riset berulang, dan pekerjaan teknis, dengan tanggung jawab menjaga instalasi, akses, dan hasil tetap pada pengguna.

Membagi pekerjaan dan memeriksa hasil

Setiap bot memiliki peran dan model sendiri. Kanal bersama, percakapan langsung, dan diskusi tim membantu mengikuti pekerjaan. Ringkasan pemimpin bisa dibuka untuk melihat pertukarannya secara lebih rinci.

Spaces mengatur bot, akun, rutinitas, dan pengaturan per proyek. Pemeriksaan yang dapat dijalankan membantu memverifikasi tugas; browser juga dapat mencocokkan kutipan dengan halaman sumber. Periksa cakupannya karena mekanisme ini tidak menjamin setiap kesimpulan benar.

Gratis untuk perangkat lunak, biaya lain terpisah

Diperiksa pada 5 November 2026: Kwant gratis dengan lisensi AGPL-3.0. Langganan model, panggilan API, hosting, dan layanan lain mungkin berbayar. Tidak ada jatah inferensi gratis tanpa batas yang terverifikasi.

Baca ketentuan lisensi bila menyediakan versi modifikasi melalui jaringan, termasuk kewajiban menawarkan kode yang bersangkutan. Proyek juga membuka jalur untuk menanyakan syarat lisensi komersial lain.

Memasang dan menguji percakapan pertama

Panduan awal menjelaskan jalur dari kode sumber:

1. Pasang Rust stabil dan Node.js 20 atau lebih baru.
2. Clone https://github.com/alexsergivan/kwant.git dan jalankan make run di folder proyek.
3. Buka http://127.0.0.1:8799.
4. Tambahkan akun di Settings → This space → Accounts, lalu ajukan pertanyaan di #general.

Tersedia pula aplikasi Mac universal, desktop Linux x86_64 beta, dan pemasangan VPS/Docker. Aplikasi Mac belum dinotarisasi Apple. Periksa syarat paket, autentikasi jarak jauh, dan HTTPS dalam panduan instalasi. Binary yang sudah dibangun tidak membutuhkan Node.js.

Menghubungkan model dan alat MCP

Dokumentasi akun mencakup Claude, Codex, Grok, API key, serta server kompatibel seperti Ollama. Urutan akun dapat diatur per space. Ketika kuota habis atau akun keluar, giliran yang memenuhi syarat bisa berpindah sebelum ada keluaran atau tindakan. Batas penyedia tetap berlaku.

Tambahkan server MCP melalui stdio atau streamable HTTP, uji dengan Connect, lalu berikan ke bot yang membutuhkannya. Endpoint OpenAI-chat khusus dapat menerima alat MCP; endpoint Anthropic-Messages khusus saat ini berjalan tanpa alat.

Jadwalkan setelah hasil pertama diperiksa

Di Settings → This space → Routines, pilih bot, instruksi, tujuan hasil, dan jadwal. Ada satu kali, harian, mingguan, bulanan, interval, dan cron. Bot juga dapat membuat rutinitas atas permintaan.

Mulailah dengan Run now pada sumber yang sudah dapat diakses. Tinjau jawaban, rujukan, dan riwayat sebelum mengaktifkan pengulangan. Inbox mengumpulkan pertanyaan, persetujuan, pekerjaan selesai, dan kegagalan. Setelah tab ditutup, proses, komputer, dan layanan yang dibutuhkan harus tetap berjalan.

Persetujuan dan privasi bergantung pada konfigurasi

Kartu persetujuan menampilkan tindakan dan argumen. Anda bisa meminta konfirmasi sebelum perintah atau hanya saat berisiko; pembayaran yang terdeteksi tetap meminta persetujuan.

Smart bukan sandbox. Perintah lokal dapat memakai hak pengguna sistem, sementara CLI penyedia tetap berjalan di host meskipun browser memakai VM. Kartu login memungkinkan Anda mengambil alih browser untuk masuk lalu mengembalikannya tanpa menulis kata sandi di chat.

Kebijakan privasi menjelaskan penyimpanan lokal tanpa telemetri proyek. Namun model cloud menerima pesan, berkas yang dibaca, dan hasil alat. Unduhan awal, pemeriksaan pembaruan, serta layanan terhubung juga dapat menggunakan jaringan.

Pertanyaan umum

Apakah Kwant gratis, termasuk model AI-nya?

Aplikasinya gratis. Model dan infrastruktur mengikuti biaya serta kuota penyedia masing-masing.

Apakah self-hosted berarti sepenuhnya offline?

Tidak. Endpoint model lokal dapat mengurangi ketergantungan cloud, tetapi setiap alat dan koneksi tetap perlu diperiksa.

Haruskah saya memprogram agen sendiri?

Penggunaan sehari-hari melalui antarmuka dan percakapan. Build dari sumber membutuhkan alat pengembangan; paket desktop melewati tahap tersebut.

Sumber resmi

• Kode dan rilis: implementasi dan unduhan.
• Laporan masalah: gangguan yang bisa direproduksi.
• Panduan persetujuan: aturan dan batasan.