MentaAgent – một nhà phân tích AI tự lưu trữ cho các tệp nội bộ của công ty

MentaAgent Một trợ lý phân tích kinh doanh AI thực sự hiểu rõ doanh nghiệp của bạn. Ứng dụng này chạy trên máy tính cá nhân của bạn, sử dụng các mô hình mã nguồn mở theo mặc định hoặc bất kỳ nhà cung cấp nào bạn có khóa truy cập, và hoàn toàn miễn phí (giấy phép Apache 2.0). Người dùng cung cấp cho MentaAgent các bảng tính, hợp đồng, tệp PDF và thư điện tử của công ty. Ứng dụng sẽ chỉ ra những thiếu sót của doanh nghiệp, các rủi ro tiềm ẩn và những điểm cần cải thiện. Các câu trả lời của MentaAgent sẽ nêu rõ tệp nguồn mà thông tin được trích xuất. Ứng dụng có khả năng ghi nhớ những gì đã học được qua các cuộc trò chuyện. Toàn bộ hệ thống chạy trên máy tính của bạn. Không yêu cầu tài khoản, đăng ký hay phí thuê bao. Các tệp của bạn được lưu trữ trên máy tính cá nhân; chỉ những thông tin mà tác nhân đọc mới được gửi đến nhà cung cấp mô hình mà bạn lựa chọn. Hướng dẫn nhanh Bạn cần Docker với Compose v2. git clone https://github.com/DanielKim03/mentaagent.git cd mentaagent docker compose up Mở http://localhost:3000. Hoàn tất: không cần tạo tài khoản. Thêm khóa mô hình. Mở mục "Model & API key" trong thanh bên, chọn nhà cung cấp của bạn, dán khóa riêng và nhấn "Save" (Lưu). Thay đổi có hiệu lực trong vài giây, không cần khởi động lại. Các mô hình được đề xuất của nhà cung cấp sẽ được điền sẵn; bạn có thể chọn "Standard" (Tiêu chuẩn) hoặc "Better answers" (Câu trả lời tốt hơn) (phiên bản tốt hơn có chi phí cao hơn, và trang web sẽ hiển thị ước tính chi phí), hoặc nhấp vào "Change" (Thay đổi) để chọn bất kỳ mô hình nào mà nhà cung cấp cung cấp. Chức năng "Test saved settings" (Kiểm tra cài đặt đã lưu) sẽ kiểm tra khóa trước khi bạn sử dụng. Cung cấp thông tin về doanh nghiệp trên trang "Profile" (Hồ sơ). Tải lên tệp trên trang "Data" (Dữ liệu). Để dùng thử mà không cần dữ liệu riêng, hãy sử dụng thư mục "samples/": bao gồm tám bảng tính từ một công ty cung cấp dịch vụ ăn uống hư cấu (doanh thu, khách hàng, hợp đồng, nhà cung cấp, nhân viên, sản phẩm, hàng tồn kho, hóa đơn nhà cung cấp). Đặt câu hỏi trong mục "Chat" (Trò chuyện). Nếu không có khóa, ứng dụng vẫn chạy với một mô hình giả lập cung cấp các câu trả lời có sẵn. Điều này hữu ích để xem cách các thành phần hoạt động trước khi chi trả bất kỳ khoản nào, nhưng không dùng cho các câu hỏi thực tế. Lần xây dựng đầu tiên mất vài phút; các lần khởi động sau chỉ mất vài giây. Cơ sở dữ liệu, các tệp đã tải lên và cài đặt của bạn được giữ trong các Docker volume giữa các lần khởi động lại. Thông tin cần biết Bất kỳ nhà cung cấp nào, với khóa riêng của bạn. Các cài đặt sẵn có cho OpenAI, Anthropic (Claude), Google Gemini, OpenRouter, DeepSeek, Ollama, Groq, Mistral, Together và DeepInfra, cùng với bất kỳ máy chủ tương thích OpenAI nào khác. Các mô hình, địa chỉ và giá cả của từng nhà cung cấp đã được kiểm tra dựa trên tài liệu của họ vào tháng 9 năm 2026, và các khác biệt giữa các nhà cung cấp (như tắt bước "suy nghĩ" của mô hình) được xử lý tự động. Đã thử nghiệm toàn diện với các khóa thực tế: DeepInfra và DeepSeek. Các nhà cung cấp khác tuân theo tài liệu của họ; nút kiểm tra sẽ nhanh chóng cho bạn biết nếu có vấn đề. Mô hình trò chuyện phải hỗ trợ gọi công cụ. Ollama chạy miễn phí trên máy tính của bạn, nhưng chưa được kiểm thử. Chọn "Ollama", không cần khóa; ứng dụng sẽ kết nối tại host.docker.internal:11434. Chạy `ollama pull qwen3.5:4b` và `ollama pull bge-m3` trước. Các mô hình cục bộ nhỏ hơn thường chậm hơn và kém tin cậy hơn trong việc gọi công cụ so với các mô hình được lưu trữ. Chức năng tìm kiếm và ảnh phụ thuộc vào nhà cung cấp. Tìm kiếm ngữ nghĩa yêu cầu một mô hình nhúng (embeddings model) trả về các vector 1024 chiều. DeepInfra, OpenAI, Gemini, Mistral, OpenRouter và Ollama có mô hình này. Anthropic, DeepSeek, Groq và Together không có, do đó tìm kiếm sẽ chuyển về tìm kiếm từ khóa (Postgres full-text); bạn có thể thêm một nhà cung cấp nhúng riêng biệt trong mục "Advanced" (Nâng cao). Groq không thể đọc ảnh; nếu không có mô hình thị giác, việc tải ảnh lên sẽ bị từ chối thay vì gặp lỗi sau này. Các báo cáo tự động chạy hàng tuần và hàng tháng sau khi bạn tải lên tệp, và chức năng "Generate report now" (Tạo báo cáo ngay) trên trang "Reports" (Báo cáo) sẽ bắt đầu một báo cáo bất cứ khi nào bạn muốn. Với một mô hình thực tế, mỗi báo cáo sẽ phát sinh chi phí trên tài khoản của nhà cung cấp của bạn. Biến `LLM_DAILY_USD_CAP` (dưới đây) đặt giới hạn chi tiêu hàng ngày. Cài đặt tùy chọn Mọi thứ vẫn hoạt động mà không cần các thiết lập này. Để sử dụng, hãy tạo một tệp có tên .env bên cạnh docker-compose.yml, thêm dòng thiết lập vào đó, và khởi động lại bằng lệnh docker compose up -d. Thiết lập Chức năng LLM_DAILY_USD_CAP=5 Dừng các cuộc gọi mô hình trong ngày khi chi tiêu đạt 5 USD. Mặc định: không giới hạn. WEB_ORIGIN=https://your.domain Địa chỉ mà ứng dụng được phục vụ, nếu không phải http://localhost:3000 (phân tách bằng dấu phẩy cho nhiều địa chỉ). Các yêu cầu gửi đến bất kỳ địa chỉ nào khác sẽ bị từ chối (xem phần Bảo mật). Thiết lập này được tích hợp vào ứng dụng, vì vậy hãy xây dựng lại sau khi thay đổi: docker compose up -d --build. LLM_API_KEY, LLM_BASE_URL, AGENT_MODEL, HEAVY_MODEL, LLM_TOOL_MODE, EMBEDDINGS_API_KEY, EMBEDDINGS_BASE_URL, EMBEDDINGS_MODEL, VISION_BASE_URL, VISION_API_KEY, VISION_MODEL Các cài đặt mô hình tương tự như trang Cài đặt, dành cho những người thích sử dụng tệp. Các giá trị được lưu trên trang sẽ được ưu tiên. Bảo mật Không có gì có thể truy cập được từ các máy khác. Ứng dụng, cơ sở dữ liệu và Redis chỉ lắng nghe trên 127.0.0.1, vì không có chức năng đăng nhập. Để sử dụng từ một thiết bị khác, hãy đặt nó phía sau một cơ chế xác thực (một mạng riêng ảo (VPN) như Tailscale, hoặc một proxy ngược có mật khẩu) và thêm địa chỉ đó vào WEB_ORIGIN. Không nên mở cổng trực tiếp. Các trang web khác không thể sử dụng ứng dụng thông qua trình duyệt của bạn. Một trang đang mở trong trình duyệt của bạn chạy trên cùng một máy, vì vậy ứng dụng cũng từ chối các yêu cầu gửi đến bất kỳ tên nào khác ngoài localhost (chặn DNS rebinding) và các thay đổi đến từ các trang của trang web khác. Khóa API của bạn chỉ được gửi đến nhà cung cấp. Các khóa được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu cục bộ và không bao giờ được gửi trở lại trình duyệt (ứng dụng chỉ hiển thị bốn ký tự cuối cùng). Nếu địa chỉ nhà cung cấp thay đổi mà không có khóa mới, khóa đã lưu sẽ bị xóa. Tài liệu là đầu vào không đáng tin cậy. Mô hình đọc các tệp của bạn, vì vậy một tệp có thể cố gắng điều khiển mô hình. Văn bản tài liệu được đánh dấu là dữ liệu, các công cụ mà tác nhân có thể sử dụng được giới hạn theo từng loại tác vụ, và máy tính chỉ hiểu số và phép toán. Điều này làm giảm rủi ro; nhưng không loại bỏ hoàn toàn. Chỉ tải lên các tệp mà bạn cảm thấy thoải mái khi mô hình đọc. Các vấn đề đã biết và chưa được khắc phục: Next.js 14 và Fastify 4 đã công bố các khuyến cáo bảo mật chỉ được khắc phục trong các phiên bản chính tiếp theo của chúng. Mỗi vấn đề đã được xem xét và không có vấn đề nào áp dụng cho thiết lập này (chúng yêu cầu máy chủ Windows, các tính năng mà ứng dụng không sử dụng, hoặc các yêu cầu mà các kiểm tra trên từ chối); trình tối ưu hóa hình ảnh mà một số vấn đề liên quan đã được tắt. Việc nâng cấp là một đóng góp đầu tiên tốt. Chức năng chi tiết Đọc các tệp của bạn. CSV, Excel, PDF, Word, .eml, văn bản thuần túy và ảnh (thông qua mô hình thị giác). Mỗi tệp được phân tích cú pháp.