OpenHuman：本地优先的个人AI超级助手

OpenHuman 是你的个人 AI 超级智能：一个能记住一切的大脑，一个出色的编排器，一个深度研究者。本地优先，简单，强大。

Discussions • Discord • Reddit • X/Twitter • Docs • Follow @senamakel (Creator)

🇺🇸 English | 🇨🇳 简体中文 | 🇯🇵 日本語 | 🇰🇷 한국어 | 🇩🇪 Deutsch | 🇵🇰 اردو

Early Beta：积极开发中，细节尚显粗糙。

OpenHuman 不是 AGI，但它确实是迈向 AGI 的有意义的架构一步，拥有更好的记忆、更好的编排、更好的工具。

🎉 上线一周内，OpenHuman 在 GitHub Trending 排行榜第一的位置连续保持了九天。

从 tinyhumans.ai/openhuman 或 GitHub Releases 页面下载安装包。

终端安装方式（Homebrew、Debian/Ubuntu 的 .deb、AUR、安装脚本及平台注意事项）请参阅 INSTALL.md。

OpenHuman 是大多数助手做不到的三件事：一个能对你的世界构建持久、本地记忆的大脑；一个能在持久图上运行 Agent 集群的出色编排器；一个在你还没问完时就已扫完你的数据和网络深度研究者。每个要点都链接到文档中的详细说明。

Memory Tree + Obsidian Wiki：你的数据压缩成分数Markdown树，存储在本地 SQLite 中，同时镜像为 Obsidian 知识库，你可以直接打开编辑。不是向量汤那种黑箱。

100+ OAuth 集成、5,000+ MCP 服务器、90,000+ Skills：一点直连 Gmail、Notion、GitHub、Slack 以及你技术栈中的其余应用。自动抓取每20分钟喂养一次大脑，让它在早上就拥有明天的上下文。

目标与待办：长期目标、持久化的每线程目标、以及每个对话线程共享的看板。

TokenJuice：工具输出在进入模型前先压缩：同样的信息，最多可节省 80% 的 token。没有它，这样大小的大脑是负担不起的。

Workflows：Agent 提议自动化方案，你在画布上审核后保存。持久化、由触发驱动的审批门控运行，基于开源 tinyflows。

完成任务的工具链：基于开源 tinyagents 的检查点图运行。被卡住的 Agent 会被引导，停滞的返回根因分析，每次运行都能以真实单次调用成本回放。

双脑分离、全天候在线：一个快速反射 Agent 负责分类入站流量，一个深度推理核心负责将任务委派给 Worker 集群，由潜意识引导。

Agent 经济体：tiny.place 上的 @handle、Signal 加密的 Agent 间编排、x402 USDC 赏金与交易。密钥永不触碰磁盘。

🔬 深度研究者和执行者

全家桶套餐：托管式网页搜索，由 Exa 提供支持，包含在 OpenHuman 订阅中，无需 API 密钥；你也可以使用自己的 Exa 密钥直接在自己的 Exa 账户和计费体系下搜索。此外还有抓取器、编码工具集、真实浏览器，以及带有进程内 Whisper 的原生语音。模型路由为单一订阅中的每个工作负载挑选合适的 LLM。这个订阅是默认选择，而非锁定：你可以将任何工作负载指向自己的 Provider 密钥或完全本地化的 Ollama 模型，三者随意混合。

图像和视频生成：Seedream/SeedEdit 图像以及 Seedance/Veo 视频，直接进入你的工作区，同一订阅。

17 个消息通道：Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、iMessage……加原生邮件（IMAP IDLE + SMTP）。你的 Agent 在你已经在的地方联系你。

🧍 人类、私密、属于你

简单、UI 优先、有人情味：安装后几下点击即可获得可工作的 Agent，无需配置文件，也无需终端。它有一张脸：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、审批门控、OS 密钥链密钥、可选的沙箱隔离。还有隐私模式：拨动一个开关，没有任何推理过程会离开你的机器，这在 Rust 核心层强制执行。

主题和主题工作室：五个主题家族加一个完整的可视化编辑器，可导出为 JSON。

几分钟获得上下文，而不是几周

OpenHuman 是首个能在几分钟内了解你的 Agent 框架。灵感来自 Karpathy 的 LLM Knowledgebase。大多数 Agent 从零开始。Hermes 通过观察你工作来学习；OpenClaw 等插件来传递上下文。无论哪种方式，你都要花上数天甚至数周，Agent 才能对你的技术栈有足够了解，从而真正发挥作用。

OpenHuman 总结并压缩你所有的文档、邮件和聊天记录；并创建一个记忆图谱，让你的 Agent 记住关于你的一切。

OpenHuman 跳过等待期。连接你的账户，让自动抓取每20分钟将数据拉取到本地，然后让 Memory Trees 将一切压缩成 Markdown 文件，智能存储在 Karpathy 风格的 Obsidian 知识库中。

只需一次同步，Agent 就拥有了你收件箱、日历、代码库、文档、消息的完整（压缩）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 Agent 中自托管 agentmemory？OpenHuman 附带了可选的 Memory 后端作为其代理。在 config.toml 中设置 memory.backend = "agentmemory"，同一持久化存储即可同时为 OpenHuman 以及 Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode 提供支持。详见 agentmemory 后端页面。

编排器，而非聊天机器人

大多数 Agent 框架在一个循环中运行一个 Agent。OpenHuman 是一个编排器：

Agent 间消息通过 Signal 协议端到端加密传输，因此你可以连接任何东西（Claude Code、Codex、OpenClaw、Hermes），并使用 OpenHuman 来编排你所有的 Agent 和工具。

图，而非循环：运行在 tinyagents 上作为带检查点的图执行。它们会暂停等待人类、存活于重启、从中途恢复运行。

子 Agent 集群：专业 Agent 可深入三层 Spawn；被卡住的 Agent 会变成根因分析报告。

Agent 对 Agent，加密：实例通过 Signal 协议 E2E 会话相互编排，带有 x402 支付。服务器永不看见明文。

你能看到的 Workflows

Workflows heavily inspired by n8n and Zapier，将同样的可视化、触发驱动的自动化带入你的 Agent，只不过这次是 Agent 为你构建的。提出一个自动化需求，它就会提议一个：在可视化画布上供你审核的 tinyflows 图，保存前你可以仔细检查。

Agent 提议工作流，你在画布上审核后保存。

保存的工作流是持久化的、由触发驱动的。它们按计划、网络钩子或通道事件触发，跨越重启存活，并将副作用的门控置于审批之后。

OpenHuman vs 其他 Agent 框架

高层对比（产品会演进，请以各 vendor 最新信息为准）。OpenHuman 的设计目标是最大限度减少 vendor 碎片化、将工作流知识保留在设备上、并赋予 Agent 对你数据的持久记忆，而不仅仅是聊天。

从源码贡献

新手贡献者？从 CONTRIBUTING.md 开始，了解 fork/PR 工作流和本地验证命令，或者使用 CONTRIBUTING-BEGINNERS.md 中的复制粘贴 AI Agent prompt。捷径如下：

安装 Git、Node.js 24+、pnpm 10.10.0、Rust 1.93.0（rustfmt + clippy）、CMake、Ninja、ripgrep，以及平台桌面构建的前置依赖。

Fork 并克隆仓库，然后在 pnpm install 之前运行 git submodule update --init --recursive，以确保 vendored Tauri/CEF 源码已就位。

用 pnpm dev 做仅 Web 的 UI 工作，用 pnpm --filter openhuman-app dev:app 做桌面 shell，用 pnpm typecheck、pnpm format:check 和 cargo check -p openhuman --lib 做定向检查，然后再来开 PR。

更深入的文档：Architecture · Getting Set Up · Cloud Deploy。

在迈向 AGI 和人工意识的道路上？给仓库加 Star，帮助其他人找到这条路。

表达一下爱意，登上名人堂。贡献者会获得免费周边和 Discord 特别访问权限。