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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-16 · 当前星标 ★ 1038
使用教程
环境要求
- 桌面端:macOS(Apple Silicon / Intel)、Windows x64、Linux AMD64 或 ARM64(.deb/.rpm)
- 本地开发:Node.js 22+ 与 pnpm 9+
- 本地开发:Rust 1.75+
- Windows 本地开发:需安装带 C++ 工作负载的 Visual Studio Build Tools
- 使用插件方式:已安装 Claude Code 或 Codex CLI
安装与启动步骤
-
1下载安装包
按系统从 GitHub Releases 下载 v0.9.0 安装包:macOS 选 .dmg(分 Apple Silicon / Intel),Windows 选 .exe,Linux 选 .deb 或 .rpm(分 AMD64 / AR
-
2安装桌面端
运行下载的安装包完成安装并启动,即可看到常驻桌面的 AI 同事 Loomi,无需额外配置即可开始使用。
-
3Claude Code 插件安装
在 Claude Code 中依次添加官方插件市场并安装 openloomi 插件,让它作为本地运行时前端。
/plugin marketplace add melandlabs/plugins /plugin install openloomi -
4Codex CLI 插件安装
在终端执行两条 codex 插件命令,添加 marketplace 并安装 openloomi 插件。
codex plugin marketplace add melandlabs/plugins && codex plugin add openloomi@openloomi -
5执行首次设置
Claude Code 中运行 /openloomi:setup;Codex 中发送 @OpenLoomi Run first-use setup.,会检测桌面端、本地 API 与本地会话令牌。
/openloomi:setup -
6技能运行时安装
仅支持 skill 的 Agent 运行时可用 npx 直接从仓库安装 OpenLoomi 技能集,安装后从 openloomi 或 openloomi-setup 技能开始。
npx skills add https://github.com/melandlabs/openloomi/tree/main/skills \ --skill openloomi openloomi-setup openloomi-memory openloomi-connectors openloomi-loop openloomi-goals openloomi-api openloomi-feature-guide composio \ -y -
7本地开发调试
开发者克隆仓库后安装依赖并以 Tauri 开发模式启动,用于改代码或本地调试。
git clone https://github.com/melandlabs/openloomi.git cd openloomi pnpm install pnpm tauri:dev
如何确认成功
桌面端成功启动并出现 Loomi 常驻桌宠;插件方式下执行 /openloomi:setup 或首次使用设置,确认能检测到 OpenLoomi Desktop、本地 API 可达且本地会话令牌存在。
常见问题
Q:支持哪些操作系统?
A:官方提供 macOS(Apple Silicon 与 Intel)、Windows x64、Linux AMD64/ARM64 的 .deb 和 .rpm 安装包,均从 v0.9.0 的 GitHub Releases 下载。
Q:可以接入哪些 Agent 框架?
A:README 说明 Claude Code、Codex、OpenCode、Hermes、OpenClaw 都可接入同一个常驻桌面运行时,既可独立使用也可作为插件使用。
Q:插件装好了但没装桌面端怎么办?
A:技能首次设置会检查桌面端是否安装、本地 API 是否可达;若缺失,会先把用户引导到官方 Getting Started 文档和发布页下载安装。
Q:本地开发除了 Node 还需要什么?
A:需要 Node.js 22+、pnpm 9+、Rust 1.75+;Windows 上还需带 C++ 工作负载的 Visual Studio Build Tools,更多平台要求见 CONTRIBUTING.md。
注意事项
- README 中的下载链接对应 v0.9.0,版本更新请以 GitHub Releases 页面为准。
- OpenLoomi 需要你的授权才能连接工具并理解屏幕内容,建议先确认权限范围再启用。
- 完整文档在 openloomi.ai/docs,插件细节见 plugins/claude 与 plugins/codex 文档页。
- 本地开发涉及 Rust/Tauri 工具链,首次构建耗时较长属正常现象。
核心亮点
- 主动推送注意力建议,而非被动问答,直接给出'为什么重要'和'下一步做什么'
- 基于图与上下文工程建模工作状态,能跨工具聚合信息形成统一视图
- 采用 MCP 协议和模块化 agent 设计,便于接入新工具和替换 LLM 模型
不足之处
- 项目处于早期成长阶段,文档和社区生态尚不完善
- 实际效果高度依赖所连接工具的数据质量与授权范围,冷启动可能较慢
适用场景
- 个人开发者每天开工前快速梳理邮件和任务,确定当天优先级
- 小团队用开源方案搭建内部注意力助手,避免遗漏关键客户消息
- 研究者基于其上下文工程和图建模思路,二次开发垂直领域 agent
替代项目
Letta、MemGPT
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