Разработчик Шен Шон Чен выложил в открытый доступ код Waku — локального ИИ-ассистента. Проект создавался не как готовый продукт, а как читаемый чертеж для изучения архитектуры агентов. Основной цикл обработки умещается в 95 строк на Python. Вся логика прозрачна: от получения сообщения до вызова инструментов и записи в базу.

Память агента хранится локально в одном файле SQLite. Система сама решает, что запомнить, разделяя данные на факты и эпизоды. Для запуска достаточно указать ключ API нужного провайдера. Поддерживаются Anthropic, OpenAI, DeepSeek и другие модели через адаптер на 60 строк. Маршрутизация и трассировка запросов визуализируются через локальный дашборд на порту 7777.

На практике Waku умеет выполнять сложные многошаговые цепочки действий. Например, агент может найти расписание матчей в сети и добавить их в календарь. Для этого он самостоятельно запускает цикл из нескольких итераций вызова инструментов. В код также встроены механизмы оценки с использованием LLM в качестве судьи. Это позволяет тестировать поведение агента локально, без отправки телеметрии в облако.