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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 605
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。
环境要求
- Python 环境
- 至少一台执行节点
- 模型凭据
安装与启动步骤
-
1先读架构说明
它把操作系统层做成智能体可调用的接口，模块不少。
-
2装 Python 依赖
用包管理器隔离环境，别污染系统解释器。
pip install -r requirements.txt -
3起主服务
默认监听本地端口，先在本机验证。
uvicorn main:app --port 6969 -
4装工作节点
要在别的机器上跑任务就再装一个执行端。
bash install-worker.sh -
5接一个模型
把凭据填进配置，先用小任务试通。
如何确认成功
从主界面下发一个简单任务后能在工作节点上看到进程并取回结果
注意事项
- 定位偏实验性，是操作系统层的设想而非成熟产品。
- 服务默认只监听本地，对外暴露前务必加鉴权。
- 多节点通信依赖网络质量，跨机房延迟会放大失败率。
- 文档更新快，遇到对不上的命令先看提交记录。
核心亮点
- 默认离线运行，数据完全自持，隐私保护强
- 支持多智能体框架群聊协作，灵活性高
- 自动聚类消费级硬件，实现分布式计算，降低成本
不足之处
- 早期项目，功能完整性和稳定性待验证
- 文档/社区待观察
适用场景
- 隐私敏感场景下的 AI 助手部署
- 利用现有硬件搭建家庭 AI 中心
- 多智能体协作的本地化实验环境
替代项目
Open Interpreter、AutoGPT、Dify
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