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OpenHuman

OpenHuman 是你的个人 AI 超级智能。私密、简单且极其强大。 Discord • Reddit • X/Twitter • 文档 • 关注 @senamakel（创建者） 🇺🇸 English | 🇨🇳 简体中文 | 🇯🇵 日本語 | 🇰🇷 한국어

早期测试版：正在积极开发中。可能存在不完善之处。

要安装或开始使用，请从网站 tinyhumans.ai/openhuman 下载，或运行以下命令：

# 从 https://tinyhumans.ai/openhuman 下载 DMG、EXE 文件，或在终端中运行
# 对于 macOS 或 Linux x64
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/tinyhumansai/openhuman/main/scripts/install.sh | bash

# 对于 Windows
irm https://raw.githubusercontent.com/tinyhumansai/openhuman/main/scripts/install.ps1 | iex

OpenHuman 是什么？

OpenHuman 是一个开源智能体助手，旨在融入你的日常生活。每个要点都链接到文档中更详细的说明。

简单、UI 优先且人性化

• 简洁的桌面体验和简短的上手引导，让你只需点击几下即可从安装到拥有一个可工作的智能体——无需先配置，也无需终端。
• 智能体拥有一个面孔：一个桌面吉祥物，可以说话、对周围环境做出反应、作为真实参与者加入你的 Google Meet、在数周内记住你，并且即使你停止打字，它也会在后台持续思考。

118+ 第三方集成，自动获取

• 通过一键 OAuth 接入 Gmail、Notion、GitHub、Slack、Stripe、Calendar、Drive、Linear、Jira 以及你技术栈中的其他工具。
• 每个连接都作为类型化工具暴露给智能体，并且每隔二十分钟，核心会遍历每个活跃连接，将新数据拉取到记忆树中。
• 无需编写提示词或轮询循环，因此智能体在今天早上就已经拥有了明天的上下文。

记忆树 + Obsidian Wiki

• 一个基于你的数据和活动构建的本地优先知识库。
• 你连接的每项内容都被规范化处理为 ≤3k token 的 Markdown 块，经过评分，并折叠成存储在本地 SQLite 中的分层摘要树。
• 相同的块会作为 .md 文件存放在一个兼容 Obsidian 的 vault 中，你可以打开、浏览和编辑，灵感来源于 Karpathy 的 obsidian-wiki 工作流。

内置功能

• 默认集成：网络搜索、网页抓取器、完整的编码工具集（文件系统、git、lint、test、grep），以及原生语音（语音转文字输入、ElevenLabs 文字转语音输出、吉祥物口型同步、实时 Google Meet 智能体）。
• 模型路由将每个任务分配给合适的 LLM（推理型、快速型或视觉型），统一订阅。无需“安装插件来读取文件”的麻烦。
• 通过 Ollama 提供可选的本地 AI，用于设备端工作负载。

智能 Token 压缩（TokenJuice）

• 每次工具调用、抓取结果、邮件正文和搜索负载在触及任何 LLM 模型之前，都会经过一个 Token 压缩层。
• HTML 转换为 Markdown，长 URL 被缩短，冗长的工具输出通过可配置的规则覆盖层进行去重和摘要等处理。
• CJK、emoji 和其他多字节文本会按字素保留——绝不会被剥离。
• 你获得相同的信息，但 token 量大幅减少。成本和延迟降低高达 80%。

消息渠道与隐私安全

• 支持你已使用的渠道进行收发，工作流数据保留在设备上，本地加密，视为你的私有数据。

从源码贡献

新贡献者？请从 CONTRIBUTING.md 开始，了解 fork/PR 工作流和本地验证命令。

简要步骤：

1. 安装 Git、Node.js 24+、pnpm 10.10.0、Rust 1.93.0（包含 rustfmt + clippy）、CMake、Ninja、ripgrep 以及平台桌面构建先决条件。
2. Fork 并克隆仓库，然后运行 git submodule update --init --recursive，再执行 pnpm install，以确保供应商提供的 Tauri/CEF 源码存在。
3. 使用 pnpm dev 进行纯 Web UI 工作，pnpm --filter openhuman-app dev:app 用于桌面外壳，并在提交 PR 前运行针对性检查，如 pnpm typecheck、pnpm format:check 和 cargo check -p openhuman --lib。

更深入的文档：架构 · 环境搭建 · 云端部署。

数分钟内获得上下文，而非数周

OpenHuman 是第一个能在数分钟内了解你的智能体框架。灵感来源于 Karpathy 的 LLM 知识库。

• 大多数智能体开始时是“冷”的。Hermes 通过观察你工作来学习；OpenClaw 等待插件传递上下文。无论哪种方式，你都需要花费数天或数周，智能体才能对你的技术栈有足够了解，从而真正有用。
• OpenHuman 会摘要并压缩你所有的文档、邮件和聊天记录；创建一个记忆图谱，让你的智能体记住关于你的一切。
• OpenHuman 省去了等待时间。连接你的账户，让自动获取以 20 分钟为周期将数据拉取到本地，然后让记忆树将所有内容压缩成 Markdown 文件，智能地存储在 Karpathy 风格的 Obsidian wiki 中。
• 只需一次同步，智能体就拥有了你收件箱、日历、仓库、文档和消息的完整（压缩）上下文。无需训练期。无需“给它几周时间”。
• 它成为你，由你控制。

已经在其他编码智能体上自托管 agentmemory？

OpenHuman 附带一个可选的 Memory 后端，可代理到它——在 config.toml 中设置 memory.backend = "agentmemory"，相同的持久化存储即可为 OpenHuman 以及 Claude Code、Cursor、Codex 和 OpenCode 提供支持。请参阅 agentmemory 后端页面进行设置。

OpenHuman 与其他智能体框架的对比

高级比较（产品会不断演进，请与各供应商核实）。OpenHuman 旨在最小化供应商分散、将工作流知识保留在设备上，并为智能体提供对你数据的持久记忆，而不仅仅是聊天记录。

| 特性 | Claude Cowork | OpenClaw | Hermes Agent | OpenHuman | |------|---------------|----------|--------------|---------------| | 开源 | 🚫 专有 | ✅ MIT | ✅ MIT | ✅ GNU | | 易于上手 | ✅ 桌面 + CLI | ⚠️ 终端优先 | ⚠️ 终端优先 | ✅ 简洁 UI，数分钟 | | 成本 | ⚠️ 订阅 + 附加组件 | ⚠️ 自带模型 | ⚠️ 自带模型 | ✅ 统一订阅 + TokenJuice | | 记忆 | ✅ 聊天范围 | ⚠️ 依赖插件 | ✅ 自学习 | 🚀 记忆树 + Obsidian vault，可选 agentmemory 后端 | | 集成 | ⚠️ 少量连接器 | ⚠️ 自带 | ⚠️ 自带 | 🚀 118+ 通过 OAuth | | 自动获取 | 🚫 无 | 🚫 无 | 🚫 无 | ✅ 20 分钟同步到记忆 | | API 分散 | 🚫 额外密钥 | 🚫 自带密钥 | 🚫 多供应商 | ✅ 单一账户 | | 模型路由 | ⚠️ 有限 | ⚠️ 自带 | ⚠️ 自带 | ✅ 统一订阅 |