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OpenHuman

The Tet

tinyhumansai%2Fopenhuman | Trendshift   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。私密、简洁、极其强大。

Discord • Reddit • X/Twitter • 文档 • 关注 @senamakel（作者）

早期测试版 最新版本 GitHub Stars 许可证 English 日本語 한국어 Deutsch

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 tinyhumans.ai/openhuman 下载，或在终端中运行：

# 从 https://tinyhumans.ai/openhuman 下载 DMG、EXE，或在终端中运行

# macOS 或 Linux x64
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/tinyhumansai/openhuman/main/scripts/install.sh | bash

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

什么是 OpenHuman？

OpenHuman 是一个开源智能助手，旨在融入你的日常生活。以下每条链接都指向文档中更详细的说明。

  • 简洁、UI 优先、人性化 — 清爽的桌面体验和简短的入门流程让你从安装到拥有一个可用的智能体仅需几次点击——无需先配置，无需终端。智能体有一张脸：一个桌面吉祥物，会说话、能感知周围环境、可作为真实参与者加入你的 Google Meet 会议、跨周记住你，即使你停止输入后仍在后台持续思考。

  • 118+ 第三方集成 + 自动拉取：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服务。每个连接都以类型化工具的形式暴露给智能体，核心每 20 分钟遍历每个活跃连接并将新数据拉入记忆树中。无需提示词，无需手动编写轮询循环，智能体在每天早上就已经拥有当天的上下文。

  • 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。你连接的所有内容都被规范化为不超过 3k token 的 Markdown 片段，经过评分后折叠成层级化的摘要树，存储在你本机的 SQLite 中。同样的片段以 .md 文件形式落地到兼容 Obsidian 的仓库中，你可以打开、浏览和编辑，灵感来源于 Karpathy 的 obsidian-wiki 工作流。

  • 开箱即用：默认内置网络搜索、网页抓取爬虫、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）。模型路由在一个订阅下将每个任务分派到合适的 LLM（推理型、快速型或视觉型）。没有"安装插件才能读文件"的摩擦。可选通过 Ollama 使用本地 AI 处理端侧工作负载。

  • 智能 Token 压缩（TokenJuice）：每个工具调用、抓取结果、邮件正文和搜索载荷在触达任何 LLM 模型之前都会经过 token 压缩层处理。HTML 被转换为 Markdown，长 URL 被缩短，冗长的工具输出会通过可配置的规则层去重并摘要等等。中文、emoji 等多字节字符按字形（grapheme）完整保留，绝不丢弃。你获得相同的信息，但 token 消耗仅为原来的几分之一。最多可降低 80% 的成本和延迟。

  • 消息渠道 与 隐私与安全：通过你日常使用的渠道进行收发，工作流数据保留在设备上，本地加密，始终属于你。

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。快速路径：

  1. 安装 Git、Node.js 24+、pnpm 10.10.0、Rust 1.93.0（rustfmt + 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 typecheck、pnpm format:check 和 cargo check -p openhuman --lib。

更多文档：架构 · 环境搭建 · 云端部署。

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 agentmemory？OpenHuman 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。

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 🚀 118+ 通过 OAuth
自动拉取 🚫 无 🚫 无 🚫 无 ✅ 20 分钟同步到记忆
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 + 语音

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