OM1

让机器人开发像拼积木,硬件接口统一,AI 接入即插即用。

OM1 是一个面向机器人的模块化 AI 硬件抽象层(HAL),用 Go 语言编写。它旨在解决机器人开发中硬件接口碎片化、难以复用和集成 AI 能力的问题。OM1 提供统一的 API 来抽象传感器、执行器、通信等硬件资源,让开发者可以像操作标准接口一样控制不同品牌的硬件。同时,它内置了 AI 推理的接入能力,方便将视觉、语音等模型集成到机器人控制流程中。核心能力包括:模块化设计(按需加载硬件驱动)、跨平台支持(兼容多种机器人操作系统和硬件平台)、以及高效的并发处理(利用 Go 的 goroutine 处理实时数据流)。项目处于成长阶段,社区活跃度较高,适合希望快速搭建机器人原型或进行 AI 机器人研究的开发者。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 2933
维护状态 较活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队OpenMind
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Go
技术栈/模型llm,multiagent,robotics,ros2,zenoh
GitHub 星标★ 2933
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-01-08 00:00:00
最近更新2026-09-23 00:00:00
维护状态较活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数5

使用教程

难度:入门 约 5 分钟 部署方式:本地安装 5 步

环境要求

  • macOS 或 Linux 系统(README 仅提供这两个平台的依赖安装方式)
  • OpenMind API key(快速开始要求添加)
  • conversation agent 需要摄像头与麦克风,配置 VLM 时建议开启摄像头权限
  • 已安装 Homebrew(macOS)或 apt 包管理器(Linux)

安装与启动步骤

  1. 1安装 macOS 依赖

    macOS 用户用 Homebrew 安装音频与多媒体依赖 portaudio、ffmpeg,这是运行 conversation agent 的前置条件。

    brew install portaudio ffmpeg
  2. 2安装 Linux 依赖

    Linux 用户先更新源,再安装 portaudio19-dev、ffmpeg、pkg-config,缺一可能无法编译或运行音频相关功能。

    sudo apt-get update
    sudo apt-get install -y portaudio19-dev ffmpeg pkg-config
  3. 3获取 OM1 程序

    README 给出两条路:下载官方发布的二进制文件,或克隆仓库。此处给出克隆仓库的命令。

    git clone https://github.com/OpenMind/OM1.git
  4. 4添加 OpenMind API key

    按快速开始第 3 步,需为 OM1 配置你的 OpenMind API key,用于模型推理。README 未给出具体配置命令或文件名,请以官方文档为准。

  5. 5启动并验证运行

    用默认的 conversation 入门配置启动 OM1,它会用摄像头和麦克风做语音交互,并在终端可视化状态更新。README 未给出具体启动命令,请参考官方文档。

如何确认成功

启动后终端持续输出状态更新,conversation agent 能通过麦克风与摄像头进行语音交互,即表示运行成功。

常见问题

Q:该用 Go 版还是 Python 版?

A:README 推荐新开发使用 Go runtime,它延迟更低、性能更好、内存占用更小且可单二进制部署;Python 版已废弃,不再维护。

Q:Python 版还能用吗?

A:可以,代码在仓库的 python 分支,但已被标记为 deprecated,官方不再维护,仅适合有历史需求时使用。

Q:conversation agent 需要哪些硬件?

A:它使用你的摄像头和麦克风实现自然语音交互,模型处理视觉与音频输入并通过语音回复;只做文本流程时可不用摄像头。

Q:可以在 Windows 上跑吗?

A:README 的快速开始只给出 macOS 和 Linux 的依赖安装命令,未提供 Windows 说明,建议改用 WSL 或参考官方文档确认。

注意事项

  • README 未给出 OM1 的具体启动命令和 API key 配置文件名,请到 docs.openmind.com 查阅后再执行。
  • Python 版本位于仓库 python 分支,已废弃且不再维护,新项目请用 Go runtime。
  • 项目同时支持人形机器人、四足机器人、TurtleBot 4 以及 Gazebo、Isaac Sim 等仿真环境,也涉及 ROS2、Zenoh 等技术栈。

核心亮点

  • 模块化架构清晰,硬件驱动可独立开发、替换,降低耦合
  • Go 语言实现,并发性能强,适合实时机器人控制场景
  • 内置 AI 推理接口,方便集成视觉/语音模型,加速智能功能落地

不足之处

  • 项目较新,API 可能不稳定,需要跟随迭代
  • 生态尚浅,支持的硬件型号有限,需自行适配
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 机器人原型快速开发,统一控制多种传感器和执行器
  • AI 机器人项目,需要将视觉/语音模型接入硬件控制循环
  • 教育科研,用于机器人操作系统教学或算法验证

替代项目

ROS (Robot Operating System)、Webots、GoBot

项目介绍

OM1 是基础设施领域的开源项目,由 OpenMind 开发,2025 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(2,933)位列前 30%,在基础设施分类中处于中上游。

近 42 天,它的 GitHub 星标从 2,894 增加到 2,933,净增 39。

项目保持着较活跃的维护节奏,最近一次代码更新于 2026-09-23。MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是:机器人原型快速开发,统一控制多种传感器和执行器。同类可对比的替代方案包括 ROS (Robot Operating System)、Webots、GoBot。

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