opencrabs

终端里的全能AI管家，自动干活、自我修复

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开智能体 🍴 复刻 108 🐛 待处理 40 👀 关注 6

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GitHub 星标 ★ 1026

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

项目数据

分类智能体

开发团队opencrabs

官网地址https://opencrabs.com

GitHubhttps://github.com/opencrabs/opencrabs

定价模式🏷️定价信息待确认

价格说明定价信息待确认

访问状态✅ 目前可打开

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Rust

技术栈/模型agent-orchestration,agentic-ai,agentic-framework,autonomous-agents,harness,harness-framework,open-source,opencrabs,orchestration-framework,recursive-self-improvement,rsi,self-healing,self-learning

GitHub 星标★ 1026

上线时间2026-02-14 00:00:00

代码更新2026-11-08

仓库体积61.9 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

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项目介绍

opencrabs 是一个用 Rust 编写的全能型 AI 智能体，它直接运行在终端里，集成了 TUI、CLI 和守护进程三种交互方式。它能帮你构建落地页、移动应用和后端，管理文件，进行深度研究，还能调度任务和事件。它的核心特点是自主性极强，号称能自我改进、自我修复，完全自主运行。你可以把它连接到常用的聊天平台，通过自然语言指挥它干活。它解决的是开发者在日常工作中需要频繁切换工具、手动执行重复任务的问题，试图用一个统一的智能体来接管这些工作，提升效率。项目处于早期阶段，但架构上强调智能体编排和自主行为，适合喜欢折腾、愿意尝试前沿工具的开发者。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1026

技术标签

agent-orchestration agentic-ai agentic-framework autonomous-agents harness

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶约 15 分钟部署方式：命令行工具 7 步

环境要求

能运行 opencrabs 命令的 Rust 单二进制（安装步骤见官方文档 Installation & Quick Start）
至少一个模型提供商的 API Key，例如在 aistudio.google.com 获取的免费 Gemini Key
能编辑 ~/.opencrabs 下 config.toml、keys.toml 的文本编辑器
常驻运行需要 Linux（systemd）或 macOS（launchd）

安装与启动步骤

1安装二进制

README 未给出安装命令，需按官方文档 Installation & Quick Start 安装，装完终端里可直接调用 opencrabs。
2首次启动并引导

直接运行二进制进入 TUI 界面，按 Onboarding 向导填入提供商 API Key、选择模型并完成初始配置。
```
opencrabs
```
3开启图片理解

在 config.toml 当前启用的 [providers.<name>] 块里加 vision_model，指向该提供商支持视觉的模型，无需第二个 Key。
```
[providers.opencode]
enabled = true
vision_model = "mimo-v2-omni"
```
4配置图像生成

把图像 Key 写入 keys.toml 的 [image] 段，并确保 config.toml 中 [image.generation] 与 [image.vision] 已启用（也可在聊天里发 /image 走向导）。
```
[image]
api_key = "AIza..."
```
5后台常驻运行

无界面模式只跑频道（Telegram/Discord/Slack/WhatsApp）与定时任务，适合常开 VPS，断线或重启后可恢复。
```
opencrabs daemon
```
6装成系统服务

用服务安装器接入 systemd 或 launchd，实现开机自启与崩溃重启；多个 profile 可用 -p 指定。
```
opencrabs service install
opencrabs service start
```
7跨机传文件

在本地机器跑 drop-agent 当文件服务，再通过已有 SSH 连接反向转发，把拖入的文件自动拷到服务器。
```
opencrabs drop-agent
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`vision_model`	否	在 [providers.<name>] 下指定同提供商的视觉模型，用于 analyze_image	`mimo-v2-omni`
`image.api_key`	否	图像生成与识别所用的 Gemini Key，写在 keys.toml	`AIza...`
`image.generation.enabled`	否	是否启用图片生成能力	`true`
`image.vision.model`	否	图像理解使用的模型名	`gemini-3.1-flash-image-preview`
`epistemic.enabled`	否	认知层总开关，位于 ~/.opencrabs/safety/ralph_loop.toml	`true`
`decay_interval_hours`	否	未使用信念多久衰减一级，默认 720 小时	`720`

如何确认成功

执行 opencrabs 能看到 TUI 聊天界面并正常对话，即说明二进制与配置可用。

常见问题

Q：TUI 和 daemon 能同时跑吗？

A：不能。同一 profile 的机器人令牌只能有一个 getUpdates 轮询，两者同时占用会 HTTP 409 冲突导致频道掉线，同一 profile 只能选一种模式。

Q：我打开 TUI 后守护进程停了？

A：TUI 会先关掉同 profile 的 daemon 并接管频道，不会重连。想恢复无界面运行，关掉 TUI 后执行 opencrabs service start。

Q：发图片给智能体没反应？

A：在 config.toml 的 [providers.<name>] 设 vision_model 为支持视觉的模型；若该提供商无视觉模型，再在聊天里发 /image 走向导启用 Gemini。

Q：升级后图片功能失效？

A：升级会保留旧 config.toml，不会自动加 vision_model，需在 [providers.opencrabs] 下手动补 vision_model = "deepseek-v4.1-flash"。

Q：把文件拖进 SSH 里的 TUI 没上传？

A：拖拽只插入本地路径文本。要么按 TUI 给出的 scp 命令上传，要么在本地机器跑 opencrabs drop-agent 走已有 SSH 连接自动拷贝到 ~/.opencrabs/tmp/。

注意事项

README 只外链官方安装文档，未给出安装命令，务必先按 docs.opencrabs.com 的 Installation & Quick Start 装好二进制。
同一 profile 的 TUI 与 daemon 不要同时运行；常开的 VPS 建议用 daemon + service install。
无头 VPS 上若坚持用 TUI，需放在 tmux/screen 中运行，例如 tmux new-session -d -s crab 'opencrabs'，再用 tmux attach -t crab 接入。
DeepSeek 的 chat 模型会拒绝 image_url 内容，vision_model 必须指向同系列的视觉可用变体。

核心亮点

用Rust实现，性能好且内存安全，适合长时间运行的守护进程
提供TUI、CLI和Daemon三种模式，交互灵活，既能手动也能后台自动运行
强调自我改进和自我修复能力，能根据反馈调整行为，减少人工干预

不足之处

项目处于早期阶段，文档和社区生态尚不完善，上手可能需要自己摸索
功能覆盖面广，但每个功能的深度和稳定性有待验证，存在未知bug风险

适用场景

开发者用自然语言指挥智能体完成建站、写后端等编码任务
作为个人助理，自动管理文件、安排日程和定时执行任务
接入聊天平台，通过对话方式驱动智能体进行深度研究或自动化操作

替代项目

OpenHands、AutoGPT、Cline

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