Rose22/openlumara
AI agent framework, written from scratch (not based on openclaw), focused on stripping it down to the bare necessities, optimizing token count, reducing security risks. modular so you can enable only exactly what you need.
解决的问题
OpenLumara 是一个轻量级、以本地优先的 AI 代理框架,旨在减少令牌消耗和系统开销。它提供了一个模块化系统,用于管理个人任务、笔记和日常习惯,特别适合有执行功能障碍(如 ADHD 或自闭症)的人群,他们需要一个结构化的 AI 助手。
工作原理
该框架使用 Python 编写,可连接任何兼容 OpenAI API 的后端,包括本地提供者如 llamacpp、ollama 和 koboldcpp。它采用模块化架构,内存、日程安排、Shell 访问等功能可自由开关,以最小化系统提示词的大小。支持多种通信渠道,包括 WebUI、CLI、Telegram、Discord 和 Matrix。
适用人群
- 本地 AI 爱好者:希望拥有私密、自托管且快速、高效使用令牌的代理的用户。
- 开发者:希望使用 Python 类轻松扩展新模块或新通道的开发者。
- 个人生产力追求者:希望通过 AI 界面管理生活任务、习惯和日常安排的人。
主要亮点
- 极致的令牌效率:优化的系统提示词(低至 4000 令牌),并提供实时监控令牌使用量的工具。
- 模块化设计:几乎所有核心组件(内存、调度器、时间感知)均可禁用,以减少开销。
- 沙盒化 Shell:可切换的模块,可在 Docker 或 Podman 容器中运行命令,确保安全性。
- 多通道支持:原生集成 WebUI、CLI、Telegram、Discord 和 Matrix。
- 集成调度器:专为调度 AI 任务而构建的自研系统。
- 内存系统:使用 MessagePack 格式进行紧凑且快速的数据存储。
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