gptmeオープンソースのターミナル エージェントはコードを書き、このターミナル上でコマンドを実行し、ウェブを閲覧し、画像を管理します。
概要
主な機能
- シェルのコマンドとPythonのコマンドの実行
- 現用ワーキングディレクトリ上のファイルの読み取りと編集
- ウェブの取得とブrowsing
- 画像入力に対するVISIONの機能
- オープンAI、Anthropic、ローカルモデルのプラグス機能
- パーシステントなファイルベースの会話履歴
- APIやSDKへの接続は必要ありません
料金
- モデル
- Free
- カテゴリー
- アジェナルバームンーグル
- 評価
- 4.5 / 5 (6)
ユースケース
ターミナル上で開発タスクを自動化
gptmeを使用すると、現用ワーキングディレクトリ上のファイルを読み取って、リファクタリングしてコードを構成できることにも対応している
ローカルモデルを使用してプライベートエージェントを実行する
ローカルモデルにOllamaや他の提供者のサーバーを使用して、開発プロセス内で、AIアシスタントのコマンドとスクリプトを実行できる
再現可能なAIワークフローをスクリプトする
gptmeを既存のシェルスクリプトやパイプラインに整合させて、再現可能な開発ワークフローを構築できる
開発セッションの再利用と共有
会話履歴を編集可能なファイルとして保存するため、開発者は長期開発セッションを中断して、再開したりチームメンバーのレビューのためにトランスクリプトを共有できる
メリット & デメリット
メリット
- ターミナル内でのみ動作し、設定の準備は最小限
- 複数のモデルプロバイダーに対応し、ローカルもサポート
- 使用するツールやプログラムの動作が明確に表示されるため、検証や設定が容易
- オープンソースでスクリプトを他のワークフローに組み込むことも可能
- プロセスがローカルで行われるため、セキュリティ上の不安も軽減
デメリット
- コマンドラインインターフェイスには勉強の必要があります
- 使用するモデルが機能の幅に影響します
- 商用のツールと比較では、使いやすさが劣る可能性があります
レビュー
6件の評価の平均。
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Compared a few options
Evaluated this against two competitors. Where it wins: file reading and editing in the working directory and supports multiple model providers, including local ones. Where it lags: command-line interface has a learning curve. On balance the feature set — especially shell and Python command execution — justifies the 4 stars for our use case.
Does the job
Pretty happy overall. File reading and editing in the working directory just works and runs entirely in the terminal with minimal setup. Command-line interface has a learning curve can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.
Use it every day
Honestly didn't expect to like it this much. Vision support for image inputs is exactly what I needed, and transparent tool use you can inspect and control. but I reach for it almost every day now and it just clicks.
Skeptical, then convinced
I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on pluggable model backends (OpenAI, Anthropic, local), and transparent tool use you can inspect and control caught me off guard. still, I'd recommend giving it a real trial.
Years in this space
I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is persistent, file-based conversation history — handled better than most — and runs entirely in the terminal with minimal setup. Worth the time if this is your use case.
Years in this space
I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is persistent, file-based conversation history — handled better than most — and transparent tool use you can inspect and control. Command-line interface has a learning curve is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.
Q&A
使用ケースは何ですか？
gptmeは汎用ですが、以下に優れています。 - コーディング：コードの作成、リファクタリング、デバッグ - 研究：ウェブ閲覧、データ収集 - 自動化：ファイル管理、CIタスク - ドキュメンテーション：ドキュメント、要約の生成 - テスト：テスト作成、実行、失敗の修正 - DevOps：サーバ管理、デプロイ
Asked by Mohammed Al-Amin · May 26, 2026
gptmeをCI/CDでどのように使用しますか？
gptmeはCIパイプラインで実行できます。 ```yaml # GitHub Actions - name: Run gptme run: | pip install gptme gptme --non-interactive "Review PR and suggest improvements" ```
Asked by Qiu Yan · May 21, 2026
プラグインシステムとは何ですか？
gptmeは完全なプラグインシステムを備えています。 - スキル：カスタムツールと機能 - フック：事前／事後実行フック - インテグレーション：外部サービスコネクタ - コミュニティプラグイン：gptme-contribリポジトリ - 例：Twitter/Xボット、Discordボット、メールツール、コンソーシアム（マルチエージェント）
Asked by Hana Kobayashi · May 11, 2026
自律型エージェントを作成する方法は？
gptme-agent-templateを使用して永続的な自律型エージェントを作成します。テンプレートをクローン：git clone https://github.com/gptme/gptme-agent-template エージェントを設定：# config.yaml name: "MyAgent" role: "Code reviewer" schedule: "hourly" 実行：python agent.py 2024年後半から継続的に稼働している例としてBobを参照してください。
Asked by Olga Ivanova · May 6, 2026
Lessonsシステムとは何ですか？
Lessonsシステムは、関連する場合に自動的に含まれるコンテキストガイダンスとベストプラクティスを提供します。プロジェクト固有のレッスン：プロジェクトに合わせたカスタムガイダンス、ベストプラクティス：コーディングパターンと慣例、コンテキストインジェクション：状況に応じた自動コンテキスト
Asked by Ola Eriksen · Apr 30, 2026
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