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OpenHuman

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OpenHuman - An open source AI harness built with the human in mind | Product Hunt OpenHuman - An open source AI harness built with the human in mind | Product Hunt

OpenHuman 是你的个人 AI 超级智能:一颗记得一切的大脑、一位出色的编排者、一名深度研究员。本地优先,简洁而强大。

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早期测试版 最新版本 GitHub Stars 许可证

早期测试版:正在积极开发中,可能存在不完善之处。

🎉 发布仅一周内,OpenHuman 便登顶 GitHub 全站趋势榜第一名,并连续九天保持榜首。

安装

tinyhumans.ai/openhumanGitHub Releases 页面下载安装包。

终端安装(Homebrew、Debian/Ubuntu .deb、AUR、安装脚本以及各平台注意事项)请参阅 INSTALL.md

什么是 OpenHuman

OpenHuman 是大多数助手所不具备的三样东西的集合:一颗大脑,为你的世界构建持久的本地记忆;一位出色的编排者,在持久化的图上调度成群的智能体;以及一名深度研究员,在你话音未落之前就已扫遍你的数据和整个网络。每条要点都链接到文档中更详细的说明。

🧠 大脑

  • 记忆树 + Obsidian Wiki:你的数据被压缩为带评分的 Markdown 树,存储在你本机的 SQLite 中,并镜像为一个你可以打开和编辑的 Obsidian 仓库。没有向量浓汤式的黑箱。
  • 100+ OAuth 集成、5,000+ MCP 服务器、90,000+ Skills:一键接入 Gmail、Notion、GitHub、Slack 以及你技术栈中的其他服务。自动拉取每 20 分钟为大脑输送养分,所以它在今天早上就已经拥有明天的上下文。
  • 潜意识:一个后台循环,持续比对你的世界的变化、推进你的目标,并为你撰写晨间简报。在你停止输入之后,思考仍在继续。
  • 目标与待办:长期目标、持久化的会话级目标,以及每个对话共享的看板。
  • TokenJuice:工具输出在触达模型之前先被压缩:信息不变,token 最多减少 80%。没有它,这么大的一颗大脑将贵得用不起。

🕸️ 编排者

  • Workflows:智能体提出自动化方案;你在画布上审阅并保存。持久化、触发器驱动、审批把关的运行,基于开源的 tinyflows
  • 能把事情做完的执行框架:基于开源 tinyagents 的检查点式图运行:卡住的智能体会被引导回正轨,中止的会交回根因,每次运行都可回放并附带真实的每次调用成本。
  • 常驻的分脑:一个快速反应智能体负责分流入站流量,一个深度推理核心负责向工作者舰队分派任务,由潜意识统一调度。
  • 智能体经济:在 tiny.place 上的 @handle、Signal 加密的智能体间编排、x402 USDC 赏金与交易。密钥永不落盘。

🔬 深度研究员与实干家

  • SuperContext:在模型读取你的第一条消息之前,一个研究侦察器会先扫描你的记忆和文件。没有冷启动。
  • 开箱即用:网络搜索、抓取器、编码工具集、真正的浏览器、带进程内 Whisper 的原生语音,以及为每个工作负载挑选合适 LLM 的模型路由。一个订阅搞定,本地 AI 可选
  • 会议智能体:带着一张脸和一副嗓音加入 Meet、Zoom、Teams 和 Webex:根据日历自动入会、实时输出转写字幕、被点名时回答、归档摘要和行动项。
  • 图像与视频生成Seedream/SeedEdit 图像和 Seedance/Veo 视频,直接输出到你的工作区,同一份订阅。
  • 17 个消息渠道Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、iMessage……外加原生邮件IMAP IDLE + SMTP)。无论你在哪里,智能体都能找到你。

🧍 人性化、私密、属于你

  • 简洁、UI 优先、人性化:从安装到拥有一个可用的智能体仅需几次点击,无需配置文件,也无需终端。它还有一张脸:一个会说话、会回应、记得你的吉祥物。
  • 隐私与安全:设备端加密数据、审批关卡、操作系统钥匙串密钥、可选沙箱,以及 隐私模式:一个开关,任何推理都不会离开你的机器,由 Rust 核心强制执行。
  • 主题与主题工作室:五套主题系列,外加完整的可视化编辑器,可导出为 JSON。

几分钟内建立上下文,而非数周

OpenHuman 是首个能在几分钟内了解你的智能体框架。灵感来源于 Karpathy 的 LLM 知识库。大多数智能体从零开始。Hermes 通过观察你的工作来学习;OpenClaw 等待插件输送上下文。无论哪种方式,你都需要花费数天甚至数周时间,智能体才能对你的技术栈有足够的了解从而真正发挥作用。

OpenHuman 上下文构建示意图

OpenHuman 将你的所有文档、邮件和聊天记录进行摘要和压缩,并创建一个记忆图谱,让你的智能体记住关于你的一切。

OpenHuman 跳过了等待期。连接你的账户,让自动拉取以 20 分钟为周期将数据拉到本地,然后由记忆树将所有内容压缩为 Markdown 文件,智能存储在一个 Karpathy 风格的 Obsidian wiki 中。

仅需一次同步,智能体就拥有了你收件箱、日历、仓库、文档、消息的完整(压缩后的)上下文。无需训练期,无需"给它几周时间"。它成为你,由你掌控。

已经在其他编码智能体中自托管 agentmemoryOpenHuman 提供可选的 Memory 后端来代理它:在 config.toml 中设置 memory.backend = "agentmemory",同一个持久化存储将同时服务于 OpenHuman 和 Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode。详见 agentmemory 后端页面。

编排器,而非聊天机器人

大多数智能体框架都是一个智能体跑一个循环。OpenHuman 是一个**编排器**

OpenHuman 编排示意图

智能体之间的消息通过 Signal 协议端到端加密传输,因此你可以接入任何东西(Claude Code、Codex、OpenClaw、Hermes),并用 OpenHuman 编排你所有的智能体和工具。

  • 图,而非循环:每一轮对话都作为带检查点的图在 tinyagents 上运行,可暂停等待人工介入、可在重启后存活、可从运行中途恢复。
  • 子智能体舰队:专家子智能体可派生至三层深;卡住的智能体会变成根因报告。
  • 智能体对智能体,端到端加密:实例之间通过 Signal 协议 E2E 会话相互编排,并支持 x402 支付。任何服务器都无法看到明文。

看得见的工作流

深受 n8n 和 Zapier 的启发,工作流将同样的可视化、触发器驱动的自动化带给你的智能体。不同的是,智能体会替你构建它们。向智能体请求一个自动化,它就会提出方案:一张 tinyflows 图,你可以在可视化画布上审阅后再保存。

OpenHuman 工作流画布

智能体提出工作流;你在画布上审阅并保存。

保存的工作流是持久且触发器驱动的:它们由定时任务、Webhook 或渠道事件触发,可在重启后存活,并将副作用置于审批把关之后。

OpenHuman vs 其他智能体框架

高层次对比(产品持续演进,请以各厂商最新情况为准)。OpenHuman 的设计目标是减少供应商碎片化、将工作流知识保留在设备上、为智能体提供对你数据的持久记忆,而不仅仅是对话。

Claude Cowork OpenClaw Hermes Agent OpenHuman
开源 🚫 闭源 MIT MIT GNU
易上手 桌面 + CLI ⚠️ 终端优先 ⚠️ 终端优先 清爽 UI,几分钟上手
成本 ⚠️ 订阅 + 附加项 ⚠️ 自带模型 ⚠️ 自带模型 单一订阅 + TokenJuice
记忆 对话范围 ⚠️ 依赖插件 自学习 🚀 记忆树 + Obsidian 仓库,可选 agentmemory 后端
集成 ⚠️ 少量连接器 ⚠️ 自行接入 ⚠️ 自行接入 🚀 100+ OAuth · 5k+ MCP · 90k+ Skills
自动拉取 🚫 🚫 🚫 20 分钟同步到记忆
编排 ⚠️ 子任务 ⚠️ 单循环 ⚠️ 单循环 🚀 智能体图 + 检查点 + E2E 加密的 A2A
工作流 🚫 ⚠️ 脚本 ⚠️ 脚本 🚀 可视化、持久化、智能体提议、审批把关
会议 🚫 🚫 🚫 🚀 加入 Meet/Zoom/Teams/Webex,能发言,实时转写
消息渠道 🚫 ⚠️ 少数几个 ⚠️ 少数几个 17 个,含原生邮件(IMAP/SMTP
纯本地模式 🚫 仅云端 ⚠️ 自带本地 ⚠️ 自带本地 一键强制的隐私模式
可观测性 🚫 不透明 ⚠️ 日志 ⚠️ 日志 可回放的运行日志 + 每次调用的成本核算
API 碎片化 🚫 额外密钥 🚫 自带密钥 🚫 多供应商 一个账户
模型路由 🚫 单一模型 ⚠️ 手动 ⚠️ 手动 内置
原生工具 仅代码 仅代码 仅代码 代码 + 搜索 + 抓取 + 浏览器 + 语音 + 媒体生成

从源码贡献

新贡献者?从 CONTRIBUTING.md 了解 fork/PR 工作流和本地验证命令,或使用 CONTRIBUTING-BEGINNERS.md 中可直接复制粘贴的 AI 智能体提示词。快速路径:

  1. 安装 Git、Node.js 24+、pnpm 10.10.0、Rust 1.93.0rustfmt + clippy)、CMake、Ninja、ripgrep,以及各平台桌面构建的前置依赖。
  2. Fork 并克隆仓库,然后运行 git submodule update --init --recursive 之后再执行 pnpm install,确保内置的 Tauri/CEF 源码就位。
  3. 使用 pnpm dev 进行纯 Web UI 开发,pnpm --filter openhuman-app dev:app 用于桌面壳,在提交 PR 之前运行针对性的检查如 pnpm typecheckpnpm format:checkcargo check -p openhuman --lib

更多文档:架构 · 环境搭建 · 云端部署

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