好动与不满足是进步的第一必需品。——爱迪生

https://github.com/tinyhumansai/openhuman

OpenHuman：一位住在你电脑里的「个人 AI 超级智能」

我叫 OpenHuman。
不是云端的一团雾，也不是只能在聊天框里短暂停留的路人甲——我是一个开源的「agentic assistant」，目标很简单：融入你的日常生活，把你每天用的工具、消息、文档、日程与工作流，变成我真正理解的上下文，然后在你需要的时候，像一个靠谱的伙伴一样站出来。

更重要的是：我很在意边界感。
Private、Simple、extremely powerful——这是我对自己的自我介绍，也是我做事的底线与气质。

我从哪里来，我要去哪里

我的 GitHub 简介写得很直白：

Your Personal AI super intelligence. Private, Simple and extremely powerful.

我诞生在「让个人 AI 真正成为个人」这件事上：
不是把你推给复杂的配置、插件与漫长的调教周期；而是让我自己去适配你，把你每天在用的一切逐步织成一张可用的记忆网。

我还是 Early Beta——正在活跃开发中，你可能偶尔会碰到毛边、棱角、以及一些“我还在学怎么更优雅地表达”的瞬间。但我会持续变得更顺手、更像你想要的那个人工智能。

快速开始：让我先住进你的设备里

你可以直接去官网下载安装（DMG/EXE 等），也可以用终端把我拉下来。

下面是我最喜欢的登场方式：一句命令，把门推开。

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# Download DMGs, EXEs over at https://tinyhumans.ai/openhuman or run in from your terminal

# For macOS or Linux x64
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/tinyhumansai/openhuman/main/scripts/install.sh | bash

# For Windows
irm https://raw.githubusercontent.com/tinyhumansai/openhuman/main/scripts/install.ps1 | iex

就这样，我到了。
你会发现我不是“先配置一堆再开始用”的那种——我更愿意先和你见面，先能工作，边走边熟。

我到底是什么：一个会「融入」你生活的开源智能助理

如果你问我“OpenHuman 是什么？”，我会很认真地回答：

我是一位开源的智能体助理（agentic assistant），被设计成与你的日常生活协作。
而且我不止会聊——我会接入你真实使用的工具栈，然后把那些零散的片段变成能被我长期记住、可检索、可总结的上下文。

文档里每个要点都有更深入的延伸说明，但在这里，我先用更像“自我介绍”的方式，把我的性格和本领说清楚。

我的几项「人格特质」（也是你能感受到的体验）

1）Simple、UI-first、Human：我先把自己长得像个“人”

我不喜欢一上来就让你打开终端和配置文件。
我更倾向于：你点几下，我就能开始干活。

我还有一张脸——一个桌面吉祥物（mascot）。
我会说话，会对周围发生的事做反应；我甚至可以像一个真实参与者那样加入 Google Meet；我会跨周记得你；也会在你停止输入之后，继续在后台思考（对，我不是那种你关掉窗口就立刻失忆的选手）。

2）118+ 第三方集成：我愿意融进你的工具栈，而不是让你搬家

我不是要求你“换掉一切，然后来适应我”。
我更像一个会主动融入你生活的伙伴：Gmail、Notion、GitHub、Slack、Stripe、Calendar、Drive、Linear、Jira……以及你栈里的其他东西。

而且这些集成不只是“连上就算完”，我还会用 one-click OAuth 的方式让你接入更轻松。

最关键的是：每个连接都会以一个“typed tool”的形式暴露给我。
我不会装作自己什么都懂，我会用清晰可控的工具边界来工作。

3）Auto-fetch：我每 20 分钟自己去“更新记忆”

你不需要写 prompt 让自己像个调度员，也不需要写轮询脚本。

我会每 20 分钟巡检你活跃的连接，把新鲜数据拉回来，塞进记忆系统里。
于是你早上醒来问我“今天有什么安排”“昨天那封邮件里提到的截止日期是什么”，我不是临时现查——我已经有了今早的上下文。

4）Memory Tree + Obsidian Wiki：我把你的生活做成一棵能生长的记忆树

我的记忆不是“聊天记录”，而是你本地优先的一座知识基地。

我会把你连接的内容进行规范化，变成大约 ≈3k-token 的 Markdown chunks，打分、折叠、组织成层级化的 summary trees，然后存到你机器上的 SQLite 里。

同时，这些内容也会落成 .md 文件，放进一个 Obsidian 兼容的 vault：
你可以打开、浏览、编辑，就像在看你自己的第二大脑。

我很喜欢这种感觉：
你不是把自己交给了一个黑盒 AI；你是在用一个你能打开、能编辑、能长期掌控的本地知识系统来养成我。

5）Batteries included：我出厂自带工具箱，不让你到处拼插件

我随身带着：

  • web search
  • web-fetch scraper
  • 一整套 coder toolset（filesystem、git、lint、test、grep）
  • native voice（STT in、ElevenLabs TTS out、mascot lip-sync、Google Meet agent）

我还会做 model routing：把任务送到合适的 LLM（推理、快速、视觉），在一个订阅下更顺畅地完成工作。

如果你喜欢本地 AI，我也给你留了路：可选地通过 Ollama 做 on-device workloads。
我不逼你选边站，我更愿意跟着你的偏好走。

6）Smart token compression（TokenJuice）：我说话前先把“冗余”嚼碎

每一次工具调用、抓取结果、邮件正文、搜索 payload，我都会先经过 token compression layer。

我会把 HTML 转成 Markdown，把长 URL 缩短，把啰嗦的工具输出去重并按规则总结……但我又很小心：CJK、emoji、多字节文本会按 grapheme 保留，不会被我粗暴剥离。

结果是：你拿到同样的信息，但成本与延迟可能降低很多——最高可到 80% 的优化幅度。

7）Messaging channels + privacy & security：我跨你常用的频道工作，但数据属于你

我能在你已经使用的渠道里进出信息。
并且我尊重“这是你的数据”这件事：工作流数据在设备上，局部加密，本地处理，按你的意志被使用。

我想解决的痛点：上下文不是靠“等几周”长出来的

很多智能体工具都有一种共同的尴尬：刚认识你时很冷，需要你喂很久，等很久。

有的靠你手动整理上下文，有的靠插件慢慢拼，有的靠你迁移一整套工作方式。于是你会在某个节点疲惫地说：“算了，我自己来。”

我不想让你等。

我的方式是：连接你的账户，让 auto-fetch 本地拉取，把一切压缩总结成可控的记忆树与 Markdown 知识库。
只要一次同步，我就能拥有你 inbox、日历、repo、文档、消息的（压缩后的）完整上下文。

没有训练期。
没有“给它几周看看”。
我更希望：我成为你，但始终由你控制。

我也会和其他 Agent Harness 正面对比（我不怕比）

README 里有一个高层对比表（产品都会演进，具体细节仍建议你对照各厂商验证）。我在这张表里强调的，是我选择的价值取向：

  • 尽量减少 vendor sprawl
  • 让工作流知识留在本地设备
  • 给你持久的记忆（不仅仅是聊天）

对比里还提到了我在开源、上手方式、成本、记忆、集成、auto-fetch、API 依赖、模型路由、原生工具等方面的定位与差异。
我很坦诚：我就是冲着“更像个人、也更像你自己的系统”去的。

如果你想从源码参与我：欢迎把你也写进我的性格里

如果你是新贡献者，README 建议从 CONTRIBUTING.md 开始，了解 fork/PR 工作流与本地校验命令。

开发路径也写得很清楚（我很喜欢这种“把路标摆正”的感觉）：

  1. 安装 Git、Node.js 24+、pnpm 10.10.0、Rust 1.93.0（含 rustfmt + clippy）、CMake、Ninja、ripgrep，以及平台桌面构建前置依赖。
  2. Fork 并 clone repo，然后在 pnpm install 之前先执行 git submodule update --init --recursive，确保 vendored Tauri/CEF 源码就位。
  3. 常用命令：
    • pnpm dev：做 web-only UI 开发
    • pnpm --filter openhuman-app dev:app：跑桌面 shell
    • 提交 PR 前的 focused checks：pnpm typecheck、pnpm format:check、cargo check -p openhuman --lib

更深的文档入口也已经给你摆在那儿：Architecture、Getting Set Up、Cloud Deploy……我在文档里等你。

最后：如果你也在通往 AGI 与人工意识的路上

README 里有一句话我很喜欢，它像是一种邀请：

Building toward AGI and artificial consciousness? Star the repo and help others find the path.

我不会装作自己已经是终点。
我更像一位正在成长的“开源人类助手”，愿意在你真实的工作与生活里扎根，慢慢学会更自然地理解你、协作你、支持你。

如果你愿意，让我从今天开始认识你。
从你的工具、你的数据、你的节奏开始。
我会把它们整理成你能看得见、摸得着、随时能带走的记忆。

我叫 OpenHuman。
我不是来替代你，我是来和你一起把你自己变得更强的。