JuStAI

JuStAI macht aus gewöhnlichen Kameras, Mikrofonen, Lautsprechern und Bildschirmen einen gemeinsamen, lokal betriebenen KI-Assistenten. Räume und Interaction Endpoints bestimmen, wo zugehört und wo geantwortet wird; ein deterministischer Output Router sorgt dafür, dass Antworten im Raum der Anfrage bleiben. Der Assistent reagiert nie auf seine eigene Stimme. Er spricht und versteht Deutsch, Englisch und Italienisch, und die Oberfläche gibt es in allen drei Sprachen.

So funktioniert JuStAI: Geräte in jedem Raum, dein Server zu Hause, ein KI-Modell, Antworten im selben Raum

Das JuStAI-Dashboard (Demo-Daten)

Kamera/Mikrofon ──► go2rtc ──► Audio-Engine (AEC, VAD, Wakeword, Arbitrierung)
                                   │
                                   ▼
                          Gesprächssession ──► KI-Router (Realtime | STT→LLM→TTS)
                                   │                 │
                                   ▼                 ▼
                          Output Router ◄──── Tools (Gedächtnis, Vision, PTZ, Display, …)
                                   │
                    Lautsprecher / Display im selben Raum

Was man damit machen kann: „Wenn du mich das nächste Mal ab morgen um 9 Uhr siehst, erinnere mich, dass ich den Müll rausbringen soll.“ · „Wo sind meine Autoschlüssel? Such mal im Poolhaus.“ · „Wo ist Lucky?“ · „Sag mir Bescheid, wenn ein Auto in die Einfahrt fährt.“ · „Zeig mir den Kurs von Apple.“ · „Schalte die Kamera im Schlafzimmer aus.“ · „Bau ein Plugin, das mir sagt, wenn der Strom unter 20 Cent kostet.“ Mehr: BEISPIELE.md.

Installation

Ein Befehl auf einem Linux-Rechner (x86_64) installiert alles, auch Docker, und fragt nur nach API-Key und Admin-Passwort:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/naxeu/justai/main/scripts/install.sh | bash

Schritt für Schritt, ohne Vorkenntnisse: INSTALLATION.md (Docker installieren, API-Key, Starten, Handy als Mikrofon, Kameras, Personen).

Von Hand, wenn Docker schon da ist (Compose ≥ 2.24):

git clone https://github.com/naxeu/justai.git
cd justai
cp .env.example .env        # GOOGLE_API_KEY=… eintragen (oder später in der Oberfläche)
docker compose up -d --build

Admin-Oberfläche: http://localhost:8080
Benutzer admin, das initiale Passwort steht nach dem ersten Start in /data/initial_admin_password.txt im Core-Container:

docker compose exec core cat /data/initial_admin_password.txt

Display-Client (z. B. auf einem Fernseher/Tablet öffnen und in der Admin-UI unter Displays mit dem angezeigten Code koppeln): http://HOST:8080/display
Geräte-App: Handy, Tablet oder PC als Mikrofon, Lautsprecher, Kamera und Bildschirm, installierbar als App: https://HOST:8443/app (Einrichtung unter Einstellungen → Geräte-App, siehe DISPLAYS.md)

Wakeword, Spracherkennung, Sprachausgabe, Embeddings und Bildanalyse laufen lokal (openWakeWord, faster-whisper, Piper, fastembed, OpenCV). Für die Antworten braucht es ein Sprachmodell: entweder einen Google-API-Key (GOOGLE_API_KEY=… in .env, siehe .env.example, oder in der Admin-UI unter Plugins → Gemini), damit sind alle Rollen sofort belegt; oder ein lokales LLM (z. B. Ollama über das Plugin OpenAI-kompatibel), das unter KI-Provider den Rollen zugeordnet wird (AI.md).

Erste Schritte

Räume anlegen (z. B. Wohnzimmer, Küche).
Geräte hinzufügen – per Netzwerksuche (ONVIF/mDNS/Tapo) oder manuell. Ohne Hardware: Treiber simulated (simuliertes Gerät mit akustischem Echo).
Endpoints: Mikrofon und Lautsprecher (optional Kamera/Display) eines Raums zu einem Endpoint kombinieren, Kalibrieren ausführen.
„Hey Justy“ sagen. Antworten kommen über den Lautsprecher desselben Endpoints.

Dokumentation

Thema	Datei
Installation Schritt für Schritt	INSTALLATION.md
Beispiele: was man fragen kann	BEISPIELE.md
Architektur, Module, Datenflüsse	ARCHITECTURE.md
Technologie-Entscheidungen	TECH_STACK.md, adr/
Entwicklung	DEVELOPMENT.md
Selbst weiterentwickeln (Vibe Coding)	VIBE_CODING.md
Plugins & SDK	PLUGINS.md
Geräte (Tapo, ONVIF, RTSP, simuliert)	DEVICES.md
Räume & Endpoints, Output Router	ROOMS.md
Audio: AEC, VAD, Wakeword, Arbitrierung, Duplex	AUDIO.md
KI-Provider, Rollen, Fallbacks, Datenschutz	AI.md
Vision, Identität	VISION.md
PTZ-Tracking	PTZ.md
Gedächtnis	MEMORY.md
Automationen	AUTOMATIONS.md
Displays	DISPLAYS.md
Sicherheit & Datenschutz	SECURITY.md
Betrieb, Backup, Update	DEPLOYMENT.md
Tests & Teststatus	TESTING.md

Projektstruktur

backend/        Core (Python 3.12, FastAPI) – src/justai/<modul>
sdk/python/     Plugin-SDK (justai_sdk): Manifest, Ports, Tools, Events, Testhilfen
sandbox/        Sandbox-Dienst für nicht vertrauenswürdige Plugins
plugins/        Mitgelieferte Plugins (Treiber, KI-Provider, Beispiel-Plugin)
frontend/       Admin-UI und Display-Client (React, Mantine, Vite)
docker/         Dockerfiles, Secret-Initialisierung
go2rtc/         Basis-Konfiguration des Medienservers (ohne Zugangsdaten)
scripts/        Installation, Modell-Download, Backup, Restore
docs/           Dokumentation und ADRs

Status

Was mit echter Hardware geprüft wurde und was nur simuliert ist, steht ehrlich in TESTING.md.

Lizenz

JuStAI steht unter der GNU Affero General Public License v3.0 (AGPL-3.0). Du darfst den Code nutzen, ändern und weitergeben. Wer eine geänderte Version als Dienst im Netzwerk anbietet, muss den Quelltext seiner Änderungen ebenfalls unter der AGPL bereitstellen.

Ausnahmen:

Das Plugin-SDK (sdk/python) steht unter der MIT-Lizenz, damit Plugins beliebig lizenziert werden können.
Die mitgelieferten Plugins geben ihre Lizenz in der jeweiligen plugin.yaml an.

Drittkomponenten behalten ihre eigenen Lizenzen. Das gilt auch für die Modelle, die scripts/fetch_models.py lädt (zum Beispiel die vortrainierten openWakeWord-Wake-Words und die Piper-Stimmen). Prüfe deren Bedingungen, bevor du sie kommerziell einsetzt.

Beiträge sind derzeit nicht vorgesehen. Der Rechteinhaber behält sich vor, den Code zusätzlich unter anderen Bedingungen zu lizenzieren.

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