Rowboat míří na problém, který má většina AI asistentů společný: kontext se musí pořád znovu dohledávat. Tenhle open-source nástroj si místo toho buduje dlouhodobou pracovní paměť nad e-maily, kalendářem a poznámkami ze schůzek. Z těchto dat skládá knowledge graph, se kterým pak umí pracovat nad konkrétními úkoly. Prakticky to znamená, že z něj nemá být jen chat, ale nástroj, který si pamatuje lidi, rozhodnutí a rozpracovaná témata napříč časem.
Za projektem stojí Rowboat Labs. Firma je v Y Combinatoru vedená jako Summer 2024 startup a uvádí zakladatele Arjuna Maheswarana a Ramniquea Singha. Samotný repozitář je veřejný a Rowboat Labs ho popisují jako open-source AI coworkera s pamětí. To je důležité hlavně proto, že nejde jen o další vrstvu nad LLM, ale o pokus udělat z osobního pracovního kontextu trvalou a použitelnou znalostní vrstvu.
Zajímavé je, že Rowboat je local-first. Data ukládá jako obyčejné Markdown soubory v Obsidian-compatible vaultu s backlinky, takže uživatel vidí, co si nástroj pamatuje, a může to ručně upravit. Nad tím pak umí dělat věci, které dávají v kancelářské práci smysl: připravit briefing před schůzkou, sepsat e-mail, vytvořit dokument nebo vygenerovat PDF prezentaci. K tomu přidává i průběžně aktualizované live notes, které mohou sledovat člověka, firmu nebo konkrétní téma.
Jak to funguje v praxi: Rowboat se napojí na Gmail, Google Calendar a meeting notes, z těchto vstupů skládá dlouhodobý graf vztahů a poznatků a pak nad ním spouští akce. Současně zůstává otevřený pro další modely a nástroje, protože podporuje lokální modely přes Ollama nebo LM Studio, hostované modely přes vlastní API klíče a externí integrace přes MCP. Užitečná je právě kombinace dvou vrstev: persistentní paměti v editovatelném Markdownu a agenta, který z ní umí rovnou vytvářet konkrétní výstupy místo jednorázového shrnutí.
Zdroje:
