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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 836
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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
- Docker
- 可选 Ollama 与 GPU
安装与启动步骤
-
1选编排
开源 agent 客户端，按模型来源选 compose 文件。
docker compose -f docker/docker-compose.yaml up -d -
2用本地 Ollama
想全本地就跑 ollama 版。
docker compose -f docker/docker-compose.ollama.yaml up -d -
3有卡再开 GPU
GPU 版会把模型跑在显卡上。
docker compose -f docker/docker-compose.ollama.gpu.yaml up -d -
4打开界面
浏览器进 UI，先建一个对话试模型。
# 打开映射端口
如何确认成功
界面能对话，且选择的模型与实际后端一致。
注意事项
- 它支持一键下载开源模型，省去手工拉权重。
- 三个 compose 文件别同时起，端口会冲突。
- agent 能力依赖工具配置，先在设置里勾选。
核心亮点
- 离线优先 RAG 知识库，数据 100% 本地存储，隐私安全有保障
- 一键下载模型，无缝接入闭源 LLM，降低使用门槛
- 支持 Win/Mac/Docker，跨平台部署灵活
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
- 需要隐私保护的本地深度研究场景
- 离线环境下的智能体任务规划与执行
- 桌面端集成多模型（开源+闭源）的 AI 助手
替代项目
Manus、OpenManus、AutoGPT
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