_y – công ty AI được vận hành bởi 30 AI agent (tương thích MIT, Ollama)

_y là một hệ thống gồm 30 AI agent được tổ chức thành 10 bộ phận (marketing, rủi ro, tài chính, kỹ thuật, v.v.), mỗi agent phân tích độc lập rồi agent chánh văn phòng tổng hợp thành bản briefing chung.

[Cách dùng]

1. Clone kho lưu trữ → npm install → npm run setup
   • setup sẽ phát hiện phần cứng (RAM/GPU) và tự động tạo hồ sơ model tối ưu
2. Cài Ollama (miễn phí) hoặc nhập API key của OpenAI/Anthropic/Google
3. npm run dev → truy cập localhost:3000
4. Nhập URL cần phân tích, 30 agent sẽ bắt đầu phân tích theo góc nhìn của từng bộ phận
5. Xem kết quả phân tích theo từng bộ phận trong bảng report → Counsely sẽ tổng hợp briefing

[Demo trực tiếp] https://y-company-oss.vercel.app (có thể trải nghiệm cấu trúc bằng dữ liệu demo)

[Mục đích]

• Vấn đề: khi chạy nhiều AI agent, chỉ thấy log terminal đổ ra liên tục nên khó biết đang tiến hành tới đâu. (Tôi vốn không phải là lập trình viên.)
• Giải pháp: tạo một lớp trực quan hóa để xem công việc của agent theo thời gian thực và cấu trúc chúng như một sơ đồ tổ chức.
• Đối tượng mục tiêu: khi CEO/nhà sáng lập nói "hãy phân tích URL này", 30 agent sẽ phân tích độc lập → nhận report tổng hợp.

[Đặc điểm]

• Nguyên tắc Byzantine: các agent không bỏ phiếu đồng thuận với nhau. Chỉ thực hiện phân tích độc lập → kiểm chứng → tổng hợp. (Nếu đồng thuận thì sẽ bị lệch theo phía trả lời trước.)
• Hỗ trợ LLM hỗn hợp: có thể gán model khác nhau cho từng bộ phận (ví dụ: Gemini 2.0 Flash → Claude Opus → Qwen3 32B local)
• Có thể vận hành với $0/tháng: dùng Ollama (LLM local) + Supabase free tier để chạy 30 agent
• Tool binding: mỗi agent dùng 15 công cụ (tìm kiếm web, dữ liệu thị trường, kiểm tra security header, v.v.)
• Mã nguồn mở: giấy phép MIT, công khai toàn bộ mã nguồn

[Tech stack] Next.js, TypeScript, Ollama, Supabase, Vercel

[Mã nguồn] https://github.com/antryu2b/_y

Mọi câu hỏi hoặc phản hồi đều được chào đón!!