tinyhumansai openhuman

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OpenHuman 是您的个人 AI 超级智能。私密、简单且极其强大。

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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：

# 在 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

什么是 OpenHuman？

OpenHuman 是一个开源的智能体助手，旨在融入您的日常生活。每个要点都链接到文档中的详细说明。

简单、UI 优先 & 人性化

简洁的桌面体验和简短的上手引导路径，让您只需点击几下即可从安装到拥有一个可工作的智能体——无需先进行配置，也无需使用终端。智能体有一个面孔：一个桌面吉祥物，它可以说话、对周围环境做出反应、作为真实参与者加入您的 Google Meet、在数周内记住您，甚至在您停止输入后仍在后台持续思考。

118+ 第三方集成，支持自动获取

通过一键 OAuth 连接到 Gmail、Notion、GitHub、Slack、Stripe、Calendar、Drive、Linear、Jira 以及您技术栈中的其他服务。每个连接都以类型化工具的形式暴露给智能体，并且核心程序每二十分钟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

一个基于您的数据和活动构建的本地优先知识库。您连接的每项内容都被规范化处理为 ≤3k token 的 Markdown 块，进行评分，并折叠成存储在您机器 SQLite 中的分层摘要树。这些块也会作为 .md 文件存放在一个兼容 Obsidian 的仓库中，您可以打开、浏览和编辑，灵感来源于 Karpathy 的 obsidian-wiki 工作流。

功能齐全

内置了网络搜索、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（STT 输入、ElevenLabs TTS 输出、吉祥物口型同步、实时 Google Meet 智能体）。模型路由会将每个任务发送到正确的 LLM（推理型、快速型或视觉型），只需一个订阅。无需“安装插件来读取文件”的麻烦。可通过 Ollama 选择本地 AI 用于设备端工作负载。

智能 Token 压缩 (TokenJuice)

每个工具调用、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 被转换为 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逐字素保留——绝不会被剥离。您获得相同的信息，但只消耗一小部分 token。成本与延迟降低高达 80%。

消息通道与隐私安全

支持您已使用的各个通道的入站/出站消息，工作流数据保留在设备上，本地加密，视为您的私有财产。

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，或使用 CONTRIBUTING-BEGINNERS.md 中的可复制粘贴 AI 智能体提示。

简要路径是：

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先决条件。
Fork 并克隆仓库，然后在运行 pnpm install 之前先运行 git submodule update --init --recursive，以便获取供应商提供的 Tauri/CEF 源码。
使用 pnpm dev 进行纯 Web UI 工作，使用 pnpm --filter openhuman-app dev:app 进行桌面外壳工作，并在提交 PR 前运行针对性检查，例如 pnpm typecheck、pnpm format:check 和 cargo check -p openhuman --lib。

更深入的文档：架构 · 环境搭建 · 云部署

几分钟内获得上下文，而非数周

OpenHuman 是第一个能在几分钟内了解您的智能体框架。灵感来源于 Karpathy 的 LLM 知识库。

大多数智能体开始时是“冷启动”的。Hermes 通过观察您的工作来学习；OpenClaw 等待插件来传递上下文。无论哪种方式，您都需要花费数天或数周时间，智能体才能对您的技术栈有足够了解，从而真正有用。OpenHuman 会摘要并压缩您所有的文档、邮件和聊天记录；创建一个记忆图谱，让您的智能体记住关于您的一切。

OpenHuman 省去了等待。连接您的账户，让自动获取以 20 分钟为周期在本地拉取数据，然后让记忆树将所有内容压缩成 Markdown 文件，并以 Karpathy 风格的 Obsidian wiki 形式智能存储。仅需一次同步，智能体就拥有了您收件箱、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”。它成为您，由您控制。

已经在其他编码智能体上自托管了 agentmemory？OpenHuman 附带一个可选的 Memory 后端，可以代理到它——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 vs. 其他智能体框架

高级对比（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性，将工作流知识保留在设备上，并赋予智能体对您数据的持久记忆，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，几分钟 | | 成本 | ⚠️ 订阅 + 附加组件 | ⚠️ 自带模型 | ⚠️ 自带模型 | ✅ 单一订阅 + TokenJuice | | 记忆 | ✅ 聊天范围 | ⚠️ 依赖插件 | ✅ 自学习 | 🚀 记忆树 + Obsidian 仓库，可选的 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 分钟同步周期 |