AnythingLLM Meeting Assistant: полный гайд по локальному AI-стенографисту для встреч

Почему все облачные стенографисты - это утечка данных в чистом виде

Вы отправляете аудиозапись стратегической встречи в Otter.ai. Через час у вас есть транскрипт. А еще через месяц - утечка данных ваших клиентов. Знакомая история? Облачные сервисы транскрипции хранят ваши записи на своих серверах. Даже с NDA. Даже с шифрованием. Факт передачи аудио третьей стороне уже создает риск.

AnythingLLM Meeting Assistant решает эту проблему радикально - все обрабатывается на вашем компьютере. Никаких облаков. Никаких API-ключей. Только ваше железо и ваши данные.

Что такое AnythingLLM Meeting Assistant и почему он другой

Это не просто еще один фронтенд для Whisper. AnythingLLM - полноценная платформа, которая объединяет распознавание речи, анализ текста и семантический поиск в одном интерфейсе. В отличие от Meeting-LLM, он предлагает готовый веб-интерфейс и поддержку агентных действий.

Ключевое отличие - архитектура. Система модульная: вы можете заменить модель для транскрипции, модель для анализа, векторную базу. Все компоненты - опенсорс.

Что умеет этот зверь: от транскрипции до семантического поиска

• Мультиязычная транскрипция в реальном времени - поддерживает 100+ языков, включая русский с акцентами
• Идентификация спикеров - автоматически различает голоса без предварительного обучения
• Агентные действия - автоматически создает summary, выделяет action items, ищет противоречия
• Семантический поиск по архиву встреч - "найди все, где обсуждали бюджет Q4" работает даже по неточным формулировкам
• Экспорт в 10+ форматов - от Markdown до JSON для интеграции с вашим workflow

Железо: что нужно для комфортной работы в 2026

Здесь все зависит от ваших аппетитов. Базовая транскрипция работает на CPU. Но для агентных действий нужна локальная LLM.

На Apple Silicon (M3/M4) все работает из коробки благодаря оптимизациям под MLX. Если у вас слабое железо - посмотрите Ollama vs другие для запуска легких моделей.

Установка: от Docker до нативных пакетов

Разработчики предлагают три способа. Docker - самый простой. Нативные пакеты - для максимальной производительности.

1 Скачиваем и распаковываем

Переходим на официальный сайт и качаем последнюю версию для вашей ОС. На 22.01.2026 это AnythingLLM v2.8.1 с полностью переработанным движком транскрипции.

# Для Linux
wget https://anythingllm.com/download/anythingllm-v2.8.1-linux-x64.tar.gz
tar -xzf anythingllm-v2.8.1-linux-x64.tar.gz
cd AnythingLLM

2 Запускаем Docker-контейнер

Если выбрали Docker-вариант:

docker run -d \
  --name anythingllm \
  -p 3001:3001 \
  -v ~/anythingllm_data:/app/server/storage \
  -e STORAGE_DIR="/app/server/storage" \
  mintplexlabs/anythingllm:latest

Открываем браузер на http://localhost:3001. Видим мастер настройки.

3 Настраиваем модели

Здесь самая важная часть. Нужно выбрать модели для трех задач:

1. Транскрипция: Whisper v4 Large (качество) или Distil-Whisper Large (скорость)
2. Анализ текста: Llama 3.2 11B Vision (универсальная) или Qwen2.5 14B (лучше для русского)
3. Векторизация: all-MiniLM-L12-v2 (быстрая) или multilingual-e5-large (для смеси языков)

Модели качаются автоматически при первом использовании. Убедитесь, что есть 30-50 ГБ свободного места.

Настройка агентов: превращаем стенограмму в действия

Агенты - это фишка AnythingLLM. Вы создаете цепочки обработки. Например:

• Агент "Протокол" - создает структурированный протокол встречи
• Агент "Действия" - вычленяет задачи, назначает ответственных (если знает голоса)
• Агент "Конфликты" - ищет спорные моменты и недоговоренности

// Пример конфигурации агента в JSON
{
  "agent_name": "Action Extractor",
  "model": "llama-3.2-11b",
  "instructions": "Ты анализируешь стенограмму встречи и выделяешь все action items. Для каждого укажи: что сделать, кто ответственный, срок. Если срок не назван - пиши 'ASAP'.",
  "output_format": "markdown"
}

Производительность: 3 часа аудио за 3 минуты - миф или реальность?

Зависит от железа. На Apple M4 с 24 ГБ памяти:

• Транскрипция: 3-часовой записи за ~3 минуты (Whisper Medium, батч-обработка)
• Анализ + summary: еще 1-2 минуты (Llama 3.2 11B, 8-bit квантование)
• Итого: от аудио до готового протокола за 5 минут

На NVIDIA RTX 4090 с llama.cpp: транскрипция того же файла за 90 секунд. Анализ - 45 секунд.

На слабом CPU (Intel i5): приготовьтесь к 20-30 минутам обработки. Но это все равно быстрее, чем слушать запись самому.

Ошибки, которые сломают вам весь процесс

Что дальше: куда движется локальная транскрипция

Через год такие системы будут анализировать не только текст, но и интонацию, паузы, эмоциональный фон. Появятся агенты, которые предсказывают конфликты до их возникновения - по изменению темпа речи.

Совет: начните архивировать все встречи уже сейчас. Через два года вы сможете пройтись семантическим поиском по 500 часам записей и найти моменты, где принимались ключевые решения. Это даст преимущество, которое не купить за деньги.

А если хотите пойти дальше - посмотрите топ продвинутых приложений для локальных LLM. Там есть инструменты для следующего уровня.