row-bot

本地运行、数据自持,打造你的专属 AI 全能助手。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 办公效率 🍴 复刻 204 🐛 待处理 32 👀 关注 10
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1687
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,本地部署,全部功能免费,数据本地存储,可选云端模型。

项目预览

row-bot 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类办公效率
开发团队siddsachar
官网地址https://row-bot.ai
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,本地部署,全部功能免费,数据本地存储,可选云端模型。
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai-assistant,langchain,langchain-python,local-llm,ollama,privacy,react-agent,sovereign-ai
GitHub 星标★ 1687
上线时间2026-03-06 00:00:00
代码更新2026-11-10
仓库体积298.1 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4

项目介绍

Row-Bot 是一个本地优先的个人 AI 助手,旨在实现个人 AI 主权。它集成了多种工具,包括个人知识图谱、语音交互、视觉识别、Shell 命令执行、浏览器自动化、定时任务、健康追踪和消息通道。用户可以通过 Ollama 在本地运行模型,也可选择接入云端模型,数据默认保存在本地机器上。项目解决了个人数据隐私和 AI 工具碎片化的问题,将多种能力整合到一个可扩展的框架中。其核心能力包括工具调用、知识管理、自动化任务和多模态交互,适合技术用户深度定制。

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 ★ 1687

使用教程

难度:进阶 约 15 分钟 部署方式:Docker 6 步

环境要求

  • 已安装 Docker 与 Docker Compose(支持 amd64 / arm64)
  • 能访问容器镜像仓库 ghcr.io,并可在本地拉取镜像
  • 本机 8080 端口可用于访问本地面板(官方示例使用 http://127.0.0.1:8080)
  • 使用受信任的本地终端执行管理命令(创建所有者邀请)

安装与启动步骤

  1. 1获取项目仓库

    README 的 Docker 步骤要求从仓库根目录执行,先把代码克隆到本地。

    git clone https://github.com/siddsachar/row-bot.git
    cd row-bot
  2. 2锁定镜像版本

    用环境变量指定官方发布镜像标签,避免自动拉取到非预期版本。

    export ROW_BOT_IMAGE=ghcr.io/siddsachar/row-bot:4.9.1
  3. 3启动 Compose 服务

    使用仓库内的加固配置启动单所有者服务,默认仅绑定回环地址。

    docker compose -f deploy/docker/compose.yaml up --detach
  4. 4检查服务状态

    确认容器已启动且进入健康状态,未健康时先看日志再继续。

    docker compose -f deploy/docker/compose.yaml ps
  5. 5创建所有者邀请

    服务健康后,在受信任终端生成一次性所有者邀请链接,用于浏览器首次认证。

    docker compose -f deploy/docker/compose.yaml exec row-bot \
      row-bot access invite --layout desktop --origin http://127.0.0.1:8080
  6. 6完成首次设置向导

    用邀请链接打开面板,在向导中选择 Local、Providers 或 Custom/Self-hosted 三种模式之一。

关键配置

配置项必填说明示例
ROW_BOT_IMAGE是指定官方镜像及其发布版本标签ghcr.io/siddsachar/row-bot:4.9.1

如何确认成功

docker compose ... ps 显示服务健康,且用邀请链接在浏览器完成所有者认证后可打开面板。

常见问题

Q:为什么打开页面还要认证?

A:容器不会从 Docker 网桥地址授予所有者权限,所有浏览器都必须经过认证,需先用 CLI 生成一次性所有者邀请。

Q:想从局域网或公网 VPS 访问怎么办?

A:默认仅回环可用。添加 LAN、Tailscale、SSH、反向代理或公网访问前,必须先阅读官方《Docker And VPS Operations》文档。

Q:本地模式该选哪个模型?

A:Ollama 是目前唯一受支持的本地运行时,向导中推荐 qwen3:14b,内存较小可选 qwen3:8b,下载后即可对话。

Q:数据存在哪里,怎么备份?

A:Compose 会持久化两个命名卷:应用数据和单独挂载的加密密钥。两者必须一起备份,缺一不可。

Q:没有本地模型可以用吗?

A:可以。向导的 Providers 模式支持 OpenAI、Anthropic、Google AI、xAI、OpenRouter 等托管模型,填入 API Key 即可。

注意事项

  • 默认部署只监听回环地址,扩展网络可达性前请先查阅官方运维文档。
  • 应用数据卷与加密密钥卷必须成对备份,只备份其中一个会导致数据无法解密。
  • 首次启动会弹出设置向导,本地模式需额外下载模型,实际耗时取决于网速。
  • README 未提供 pip / 源码本地安装说明,非 Docker 部署方式请参考官网文档。

核心亮点

  • 本地优先,数据不出机器,隐私可控
  • 集成知识图谱、浏览器自动化、健康追踪等多样工具
  • 支持 Ollama 本地模型和可选云端模型,灵活部署

不足之处

  • 项目处于成长阶段,文档和社区生态待观察
  • 功能繁多,配置和使用门槛较高

适用场景

  • 个人知识管理和自动化工作流搭建
  • 需要隐私保护的本地 AI 助手场景
  • 开发者探索多模态 AI 集成与工具调用

替代项目

Open Interpreter、AutoGPT、LangChain

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