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andrewyng/openworker

效率与系统工具

本地优先的桌面 AI 同事,自带模型密钥,支持审批受控的工具操作,并提供构建智能体应用的 SDK。

19,171
2,735
Python
MIT
创建于 3 个月前

项目介绍

OpenWorker 包含两部分:一个是运行在本机的 Desktop App,充当 AI 同事,完成研究、写作、代码审查以及连接 GitHub、Slack、邮件、日历等工具的任务,并可通过 MCP 扩展工具;另一个是 Harness SDK,用于把智能体能力嵌入自己的桌面或 Web 应用。桌面端的操作默认需要审批,一组危险且不可逆的操作无论自动化程度如何都必须由人确认。

桌面端的引擎是 Python 本地 agent server,构建于 aisuite 之上;SDK 提供独立的 Rust 运行时以及 Rust/TypeScript 绑定,覆盖 agent 循环、工具调用、流式输出和持久会话。应用采用本地优先设计:会话、连接器令牌和模型密钥都保存在本机,唯一的云端部件是为连接器完成 OAuth 握手的小服务。

快速使用

按平台下载安装:macOS(Apple Silicon)需要 macOS 12+,构建已签名并公证;Windows 10/11 x64 构建尚未代码签名,SmartScreen 会给出警告。打开应用后进入 Settings → Models & Keys,接入 OpenAI、Anthropic、Gemini、OpenRouter 等云服务商,或通过 Ollama、LM Studio、llama.cpp、vLLM 使用本地模型,具体选项见模型配置文档。

接下来给会话一个包含若干文本或 Markdown 笔记的文件夹,并输入类似请求:

阅读这个文件夹里的会议记录,生成一页纸摘要,包含关键决策、待解决问题和下一步行动,保存为 brief.md。不要修改原始记录,写文件前先询问我。

观察工具调用过程,批准写入操作,然后在文件夹中查看 brief.md,并可在同一会话里继续细化。

想直接用 SDK 构建应用,可从 npm 安装 @openworkerai/harness-sdk,再参考 Harness SDK 说明以及桌面应用、Web 应用指南。

从源码运行

需要 Python 3.10+、Node 20+,桌面外壳还需要通过 rustup 安装 Rust 工具链。先初始化虚拟环境并启动本地 agent server,再在第二个终端启动 Vite UI:

git clone https://github.com/andrewyng/openworker
cd openworker
bash packaging/setup_dev_env.sh   # Windows 需在 Git Bash 或 WSL 中运行
.venv/bin/python -m coworker.server.run --cwd ~/some/project --port 8765
cd surfaces/gui && npm install && npm run dev

要运行完整桌面窗口,把最后一步换成 npm run tauri dev。独立 server 会在 <state-dir>/sidecar-8765.token 写入每次启动的令牌,Vite 启动时读取该文件;直接调用 API 需在 X-OpenWorker-Token 请求头中带上该值。测试命令为服务端的 .venv/bin/pytest 以及 surfaces/gui 下的 npm test 和 npm run e2e。

使用约束

  • 桌面应用处于公开测试阶段并会自动更新;Windows 构建暂未签名。
  • 沙箱能力因平台而异:NVIDIA OpenShell Linux 容器、macOS 内置沙箱,或受限制的本地 Windows 账户。参见 OpenShell 文档和安全策略。
  • 无人值守运行不会自动批准操作,进入沙箱的命令无法触及沙箱外的密钥和文件;但审查模型的判断只是判断,不是保证。
  • 不登录也能使用应用,通过手动创建的凭据接入连接器。项目采用 MIT 许可证。

HotRepo 点评

2026-11-14 该项目登上 GitHub 全部语言日榜的 Python 语言榜第 2 名,当日新增 94 Star,总 Star 为 19,160,但未记录到全部语言日榜名次。这只是单次快照,能说明当天的关注度,不足以判断趋势。资料中最值得注意的技术事实是:可下载的桌面应用与仓库内的 Python 后端、Rust SDK 和治理模型配套存在,说明它并非只为一个托管服务引流的落地页。

本文由 AI 根据项目 README 生成,更新于 ,以项目官方文档为准。

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