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Mithra ist eine lokal lauffähige, Open-Weights-, Multi-Modell-KI-Engine und agentische CLI — in derselben Kategorie wie Claude Code, OpenAI Codex CLI und Gemini CLI, aber definiert durch das Eine, das ihnen fehlt: persistentes, gehirnartiges Gedächtnis. Wo Frontier-CLIs jede Session bei null beginnen, lernt Mithra Themen, fasst sie zusammen, verkettet verwandte und ruft den richtigen Kontext bei Bedarf ab. Sie läuft auf deiner Maschine, auf offenen Weights, die dir gehören — kein Vendor-Lock-in, keine Abkündigung, nichts geht an Dritte. Benannt nach Mithra, dem altpersischen Hüter von Bündnissen und Gedächtnis.
Wie sie gebaut ist
Der Unterschied. Ein persistenter Mehrschicht-Speicher, der Themen lernt, zusammenfasst, verwandte verkettet und das richtige Wissen bei Bedarf abruft — die Kontinuität, die Frontier-CLIs nicht haben. Recall passiert vor der Generierung; destilliertes Lernen danach. Die Modell-Flotte bleibt zustandslos; Kontinuität lebt hier.
Eine Mixture-of-Models auf der Orchestrierungsebene: Jede Anfrage klassifizieren — Code, Chat, Reasoning, Vision — und an das kleinste ausreichende offene Modell hinter einer Schnittstelle leiten. Einfacher und debugbarer als In-Modell-Expert-Routing und läuft auf bescheidener Hardware.
Eine Provider-Schnittstelle über Serving-Runtimes: Ollama heute für CPU-only-Maschinen, vLLM sobald eine GPU vorhanden ist. Offene Weights heißt, du besitzt die Modelle für immer und läufst vollständig offline — keine API, die unter dir abgekündigt wird.
Eine begrenzte Tool-Schleife — Shell, Datei-Lesen/Schreiben, Web-Fetch, gesandboxte Code-Ausführung — mit MCP-Unterstützung für externe Tools, hinter einem OpenAI-kompatiblen Gateway. Der Befehl mithra bietet eine sofortige REPL und einen One-Shot-Modus; bestehende SDKs sprechen mit demselben Endpunkt.
Warum es sie gibt
