Pizza Bot: самостоятельно размещаемый почтовый ящик для долгоработающих ИИ-агентов, Apache 2.0
Pizza Bot — это self-hosted десктопное приложение для Mac, Windows и Linux, которое запускает ИИ-агентов в фоне и показывает их через интерфейс, похожий на почтовый клиент: завершённая работа собирается во вкладке Непрочитанное, а запуски, ожидающие вашего одобрения, — во вкладке Действия. Лицензия Apache 2.0, без регистрации, без телеметрии, а провайдера модели вы подключаете сами.
Архитектура
Pizza Bot состоит из сервера и клиента. Десктопное приложение включает оба, но клиент можно направить на удалённый бэкенд — автор разворачивает сервер в домашней сети и подключается к нему с телефона через Tailscale. Сервер управляет жизненным циклом тредов и сохраняет состояние с помощью DeepAgents и LangGraph, а клиенты при необходимости восстанавливаются из него. Это значит, что запуск можно отключить на середине и продолжить с другого клиента. Паузы на одобрение переживают сессию, которая их создала, так что вы можете ответить через час с другого устройства.
Протокол взаимодействия — HTTP/SSE. Десктопное приложение, браузерное приложение и терминальный CLI общаются с одним и тем же api-server.
Субагенты, навыки и память
- У агента, с которым вы общаетесь, есть изолированный интерпретатор QuickJS, который получает доступ к вашей файловой системе только если вы предоставите ему папку.
- Каждый субагент — это соответствие 1:1 с навыком, а панель активности показывает субагента и его вызовы инструментов по мере работы.
- Навыки — это обычные файлы
SKILL.mdс политикой одобрения для каждого инструмента, так что существующие навыки, которым не нужен интерпретатор кода, должны работать и здесь. - Память включается по желанию и хранится в виде обычных markdown-файлов на вашей машине. Каждый вызов инструмента явный — включая обращения к памяти.
- Инструменты берутся с MCP-серверов.
Установка
npm install
npm run build
npm run dev
Требуется Node.js 24 или новее. npm run dev запускает фронтенд на Vite и оболочку Electron, которая форкает и контролирует собственный api-server. Установщики для macOS (Intel и Apple silicon), Windows и Linux (x64 и arm64) прилагаются к каждому релизу вместе с файлом SHA256SUMS. Сборки для macOS подписаны и нотаризованы; пакеты для Linux не подписаны.
Настройте модель в разделе Settings > Providers перед запуском живого запуска. Поддерживаемые провайдеры: Amazon Bedrock, Anthropic, Google Gemini, OpenAI, OpenRouter и Ollama. Bedrock принимает AWS-профиль, ключи доступа или Bedrock API-ключ плюс необязательное переопределение региона (по умолчанию AWS_REGION или us-west-2). OpenAI и Anthropic принимают кастомные базовые URL; OpenAI может явно выбирать Responses или Chat Completions, а Anthropic поддерживает x-api-key или bearer-аутентификацию.
Оговорки
Проект был создан в Amazon, где он вырос до более чем 2 000 внутренних пользователей. Внутренний каталог навыков и MCP-серверов для собственных систем Amazon не вошёл в OSS-релиз, поэтому он получился беднее той сборки. Это community-проект, а не сервис AWS — без поддержки и SLA. Папки добавляются явно в разделе Settings > Files; приложение не получает доступ к домашней директории по умолчанию. Триггеры могут быть по cron или webhook, так что работа может начаться без открытого диалога.
📖 Читать полный источник: HN LLM Tools
👀 Смотрите также

Может ли OpenClaw освоить мощь Claude CLI?
Изучите ключевые идеи из r/openclaw о том, может ли OpenClaw интегрироваться с Claude CLI, мощным инструментом ИИ, предназначенным для улучшения процессов кодирования и автоматизации.

Claude AI Opus отключает авторегулировку яркости Intel DPST через редактирование реестра в ключе 0002
Пользователь Reddit автоматизировал исправление автоматического затемнения Intel Display Power Saving Technology, позволив Claude AI Opus отредактировать реестр — ИИ нашел правильное значение FeatureTestControl и расположение ключа.

Люмир: Генерация дашбордов через Claude с автоматизацией на Python и Streamlit
Lumyr — это инструмент, который создаёт живые, доступные для общего доступа дашборды из описаний на простом английском языке, используя Claude для генерации дашбордов и автоматизации работы с Python и Streamlit. Пользователям не нужно писать код на Python, открывать Streamlit, разворачивать приложения, настраивать хостинг или управлять инфраструктурой.

Использование режима MCP Code для эффективного исследования ключевых слов в Claude
Разработчик создал MCP-сервер, который позволяет Claude выполнять автономное исследование ключевых слов, используя паттерн Code Mode, сократив количество токенов для определения инструментов с тысяч до ~1000 всего с двумя инструментами: поиск и выполнение.