OM1

让机器人开发像拼积木，硬件接口统一，AI 接入即插即用。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署开源模型 🍴 复刻 996 🐛 待处理 41 👀 关注 56

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GitHub 星标 ★ 2964

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

项目数据

分类开源模型

开发团队OpenMind

官网地址https://openmind.com

GitHubhttps://github.com/OpenMind/OM1

定价模式🏷️完全免费

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🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

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★ 2964

上线时间2025-01-08 00:00:00

代码更新2026-11-09

仓库体积211.5 MB

本站数据更新2026-11-10

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数6

项目介绍

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。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 2964

技术标签

llm multiagent robotics ros2

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：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。