AgentFlux 0.3.0

Recurring tasks now reuse a saved plan, ask for missing details in text and deliver reports to a local folder. New or changed inputs are processed after successful delivery; repeat runs reuse existing report batches.

• Guided task setup, including data preparation without a model.
• XLSX sheet/header preview, named fields and source coordinates.
• Structured task reports with source references and unresolved owners or deadlines.
• Segmented video analysis with screen-change sampling and local speech recognition.
• Progress, cancellation, explicit external-processing consent and cleanup of raw media.
• Modular frontend with shared types and TypeScript checks in the production build.
• Updated blue interface, English documentation and screenshots.

Install

Download the Docker archive and compose.yaml into one folder:

docker load -i agentflux-0.3.0-linux-amd64.tar.gz
docker compose up -d --wait

Open http://localhost:4310. The archive contains both Linux/amd64 images: AgentFlux and its local speech service. FFmpeg and the Whisper base speech model are included. Connect your own language/vision model for AI tasks and video interpretation.

For upgrades, keep the same Compose project and data volume, including .vault-key. Use the new Compose file and retain any custom mounts. INSTALL.md includes the full instructions; verify downloads against SHA256SUMS.txt.

Video uploads support up to 250 MB and 30 minutes within the selected analysis budget. Generated workflows use supported integrations; they do not replay arbitrary desktop actions.

Validation

Production build and 10 focused checks passed, along with Docker startup, report delivery and an upgrade from v0.2.0 retaining documents and encrypted credentials. Media checks used actual FFmpeg extraction and local transcription. Vision-model responses were a protocol fixture, so recognition quality across real vision models has not been benchmarked.

AgentFlux 0.2.0

AgentFlux 0.2.0

Visuelle Workflows, lokale Daten und eigene KI-Modelle. Dieses Release enthält ein fertig gebautes Docker-Image für Linux/amd64. Unter Windows läuft es mit Docker Desktop und Linux-Containern.

Starten

agentflux-0.2.0-linux-amd64.tar.gz und compose.yaml aus den Assets herunterladen und im selben Ordner ablegen. Dann:

docker load -i agentflux-0.2.0-linux-amd64.tar.gz
docker compose up -d --wait

Anschliessend http://localhost:4310 öffnen. Node.js, pnpm und ein lokaler Build sind dafür nicht nötig.

Enthalten

• Visueller Editor mit 17 Bausteinvorlagen und acht Workflows.
• Agenten mit Aufträgen, Zeitplänen, Learnings und Skills.
• Dateiimporte, lokaler Wissensspeicher und Anbindungen für Ordner, HTTP und freigegebene Programme.
• Verbindungen zu Ollama und OpenAI-kompatiblen Modellservern.
• Docker-Healthcheck, persistentes Datenvolume und Betrieb als Benutzer ohne Root-Rechte.
• Korrektur eines Syntaxfehlers in der Modellanbindung, der den Serverstart verhindert hat.

Downloads

Asset	Inhalt
agentflux-0.2.0-linux-amd64.tar.gz	Fertiges Image zum Laden mit Docker
compose.yaml	Startkonfiguration für dieses Image
INSTALL.md	Installation, Sicherung und Updates
AgentFlux-0.2.0-source.zip	Vollständiger Quellcode dieses Release-Stands
SHA256SUMS.txt	SHA-256-Prüfsummen der vier Dateien

Geprüft

Das veröffentlichte Image wurde gespeichert, wieder geladen und mit der Release-Compose-Datei gestartet. Healthcheck, Oberfläche und API funktionieren. Ein Beispieldurchlauf wurde ausgeführt; Dokumente, Laufprotokoll und Vault-Schlüssel bleiben nach Austausch des Containers erhalten. Die Antwortverarbeitung für Ollama und OpenAI-kompatible Endpunkte wurde mit lokalen Testantworten geprüft.

Ein KI-Modell ist nicht enthalten. Verbinde deinen eigenen Modellserver oder Anbieter. Die Standardkonfiguration ist eine Einzelbenutzerinstanz auf localhost und enthält keine Anmeldung. Ein produktiver externer Modellanbieter und andere CPU-Architekturen waren nicht Teil dieser Release-Prüfung.

README mit Screenshots · Docker-Anleitung · Änderungen