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Chibi は、「AIツール」だけでは足りないと気づいた瞬間のために作られています。必要なのは、モデルを連携させ、バックグラウンドで作業を進め、あなたのシステムと統合できる パートナー です。プロンプトの調整に追われる必要はありません。

Chibi は、複数のAIプロバイダーとツールをオーケストレーションし、成果（コード変更、調査結果の集約、メディア生成、運用タスクなど）を届ける、非同期・セルフホスト可能な Telegramベースのデジタルコンパニオン です。

Chibi を選ぶ理由

• インターフェースは1つ（Telegram）。 モバイル/デスクトップ/ウェブで、いつでもどこでも。
• プロバイダー非依存。 タスクごとに最適なモデルを選べます（ベンダーロックインなし）。
• 自律的な実行。 サブエージェントが並列に動作し、長いタスクは非同期で進行します。
• ツール連携。 ファイルシステム + ターミナル + MCP連携（GitHub、ブラウザ、DB など）。
• セルフホスト。 データもキーもルールも、あなたの管理下に。

対応AIプロバイダー（およびエンドポイント）

Chibi は、単一の会話の中で複数プロバイダーを扱えます。キーは1つでも複数でも構いません。タスクに応じてルーティングできます。

LLMプロバイダー

• OpenAI（GPT 系）
• Anthropic（Claude）
• Google（Gemini）
• DeepSeek
• Alibaba Cloud（Qwen）
• xAI（Grok）
• Mistral AI
• Moonshot AI
• MiniMax
• Cloudflare Workers AI（多数のオープンソースモデル）

OpenAI互換エンドポイント（セルフホスト / ローカル）

• Ollama
• vLLM
• LM Studio
• 任意の OpenAI互換API

マルチモーダルプロバイダー（任意）

• 画像: Google（Imagen, Nano Banana）、OpenAI（DALL·E）、Alibaba（Qwen Image）、xAI（Grok Image）、Wan
• 音楽: Suno
• 音声: ElevenLabs、MiniMax、OpenAI（Whisper）

利用可能なモデルは、設定したプロバイダーキーと有効化した機能により異なります。

🚀 クイックスタート (pip)

pip 経由で Chibi をインストールし、コマンドラインアプリケーションとして実行します：

# パッケージのインストール
pip install chibi-bot

# エージェントの設定（API キーの追加、設定の更新など）
chibi config

# ボットの起動
chibi start

ボットはバックグラウンドサービスとして実行されます。CLI コマンドを使用して管理します。

CLIコマンド

🚀 クイックスタート（Docker）

docker-compose.yml を作成します:

version: '3.8'

services:
  chibi:
    image: pysergio/chibi:latest
    restart: unless-stopped
    environment:
      TELEGRAM_BOT_TOKEN: ${TELEGRAM_BOT_TOKEN}  # 必須
      OPENAI_API_KEY: ${OPENAI_API_KEY}          # または他のプロバイダー
      # 必要に応じてAPIキーを追加
    volumes:
      - chibi_data:/app/data

volumes:
  chibi_data: {}

1. @BotFather からボットトークンを取得します

2. .env にシークレットを設定します

3. 実行:

docker-compose up -d

次はこちら:

• インストールガイド: https://chibi.bot/installation
• 設定リファレンス: https://chibi.bot/configuration

🔑 APIキーの取得

各プロバイダーには独自のAPIキーが必要です。直接リンクは以下の通りです：

主要プロバイダー：

• OpenAI (GPT, DALL·E): platform.openai.com/api-keys
• Anthropic (Claude): console.anthropic.com
• Google (Gemini, Nano Banana, Imagen): aistudio.google.com/apikey
• DeepSeek: platform.deepseek.com
• xAI (Grok): console.x.ai
• Alibaba (Qwen, Wan): modelstudio.console.alibabacloud.com
• Mistral AI: console.mistral.ai
• Moonshot (Kimi): platform.moonshot.cn
• MiniMax (Voice, MiniMax-M2.x): minimax.io
• Cloudflare Workers AI: dash.cloudflare.com/profile/api-tokens

クリエイティブツール：

• ElevenLabs (Voice): elevenlabs.io
• Suno (Music, unofficial): sunoapi.org

📖 セットアップ手順を含む完全ガイド： chibi.bot/guides/get-api-keys

最初の5分で試せること

デプロイ後、Telegram に以下を貼り付けて試してください。

1. 計画 + 実行

   目標を明確にするために質問を3つしてください。その後、計画を提案し、ステップ1を実行してください。

2. 並列作業（サブエージェント）

   サブエージェントを3つ起動してください。1つは選択肢の調査、1つは推奨案のドラフト、1つはリスクの列挙を担当。最終的に1つの意思決定としてまとめてください。

3. エージェントモード（ツール）

   プロジェクトファイルを確認し、このリポジトリが何をするものか要約してください。その後、改善案を5つ提案し、チェックリストを作成してください。

4. バックグラウンドタスク

   バックグラウンドタスクを開始してください: X に関する情報源を集め、30分後に要約を提出。進捗も随時共有してください。

Chibi の違い

🎭 マルチプロバイダー・オーケストレーション

Chibi は、スレッドの途中でプロバイダーを切り替えてもコンテキストを維持できます。あるいは、ステップごとに最適なモデルを選択し、コスト・性能・速度 のバランスを取れます。

🤖 自律エージェント機能

• 再帰的な委任: サブエージェントを起動し、そのサブエージェントがさらにサブエージェントを起動できます
• バックグラウンド処理: 長時間タスクを非同期で実行します
• ファイルシステムアクセス: ファイルの読み書き/検索/整理
• ターミナル実行: LLM によるセキュリティモデレーション付きでコマンドを実行
• 永続メモリ: 会話履歴は再起動後も保持され、コンテキスト管理/要約に対応

🔌 MCP（Model Context Protocol）による拡張

Chibi を外部ツールやサービスに接続できます（または自作も可能です）。

• GitHub（PR、Issue、コードレビュー）
• ブラウザ自動化
• Docker / クラウドサービス
• データベース
• クリエイティブツール（Blender、Figma）

MCP 経由で公開できるツールであれば、Chibi は使い方を学習して活用できます。

🎨 リッチなコンテンツ生成

• 画像: Nano Banana、Imagen、Qwen、Wan、DALL·E、Grok
• 音楽: Suno（カスタムモード: スタイル/歌詞/ボーカル指定を含む）
• 音声: 文字起こし + テキスト読み上げ（ElevenLabs、MiniMax、OpenAI）

ユースケース

開発者

あなた: 「テストを実行して、壊れているところを直しておいて。フロントエンドは私がやる。」
Chibi: *サブエージェントを起動し、テストを実行、失敗を分析し、修正案を提示*

研究者

あなた: 「量子コンピューティングの最新動向を調べて。明日までに要約が必要。」
Chibi: *複数の調査エージェントを起動し、情報源を集約してレポートを作成*

クリエイター

あなた: 「サイバーパンクな都市景観を生成して、それに合うシンセウェーブ曲も作って。」
Chibi: *画像を生成し、音楽を作成し、両方を提供*

チーム

あなた: 「このPRをレビューして、ドキュメントもそれに合わせて更新して。」
Chibi: *変更を分析し、改善提案を行い、MCP 経由でドキュメントを更新*

プライバシー、制御、安全性

• セルフホスト: データはあなたのインフラ内に留まります
• パブリックモード (Public Mode): ユーザーが自分のAPIキーを持ち込めます（共有のマスターキーは不要）
• アクセス制御: ユーザー/グループ/モデルのホワイトリスト
• ストレージの選択肢: ローカルボリューム、Redis、DynamoDB
• ツールの安全性: エージェントツールは設定可能です。ターミナル実行はモデレートされ、制限できます

ドキュメント

• まずはこちら: https://chibi.bot
• Introduction & philosophy: https://chibi.bot/introduction
• Installation: https://chibi.bot/installation
• Configuration: https://chibi.bot/configuration
• Agent mode: https://chibi.bot/agent-mode
• MCP guide: https://chibi.bot/guides/mcp
• Support / troubleshooting: https://chibi.bot/support

システム要件

• 最小: Raspberry Pi 4 / AWS EC2 t4g.nano（2 vCPU、512MB RAM）
• アーキテクチャ: linux/amd64、linux/arm64
• 依存関係: Docker（および任意で Docker Compose）

コントリビュート

• Issues: https://github.com/s-nagaev/chibi/issues
• PRs: https://github.com/s-nagaev/chibi/pulls
• Discussions: https://github.com/s-nagaev/chibi/discussions

投稿前に CONTRIBUTING.md をお読みください。

ライセンス

MIT — 詳細は LICENSE を参照してください。