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Row-Bot - Personal AI Sovereignty. A local-first AI assistant with integrated tools, a personal knowledge graph, voice, vision, shell, browser automation, scheduled tasks, health tracking, and messaging channels. Run locally via Ollama or add opt-in cloud models. Your data stays on your machine.
Row‑Bot – 本地优先的 AI 助手
它是什么 – Row‑Bot(前身为 Thoth)是一款桌面应用程序,让您能与 AI 对话,并由其对您的文件、代码、设计资产和外部服务进行操作。它完全在您自己的机器(或私有 Docker 服务器)上运行,绝不会将您的数据存储在云端。
主要功能
- 对话式工作流程 – 您可以发起对话并要求执行诸如制作演示文稿、代码审查或设置提醒等任务。Row‑Bot 会创建相应的文件夹、编写文件、运行工具并保持对话上下文。
- 记忆与知识图谱 – 个人图谱可存储事实、文档和“梦境周期”优化内容,供日后搜索。
- 目标与代理 – 长期目标会持续存在直到完成;您可以分拆出具有各自对话的专门代理,并对其进行停止或发送消息。
- 审批机制 – 任何高风险操作(例如运行指令、发布)都会暂停,等待您明确的 Approve(批准)/Deny(拒绝)。
- 工具集成 – 网页搜索、Shell、文件浏览器、托管浏览器、电脑操作(Windows/macOS)、Gmail/Calendar、图像/视频生成,以及自定义工具。
- 频道与语音 – Telegram、WhatsApp、Discord、Slack、SMS,以及通过本地 Whisper/SenseVoice 和 TTS 进行听写与朗读。
- 应用程序与技能 – 一键快速连接 GitHub、Notion、Linear、Stripe 等,并提供可重复使用的“技能”目录。
- 工作流程 – 支持排程、Webhook 触发或链式执行,并包含审批与频道交付功能。
- 远程 / 多设备 – 单一拥有者可以邀请其他受信任的设备(QR code、Tailscale、LAN、SSH tunnel、Docker)并保持所有内容同步。
运行方式
- 后端是使用 Python 编写的 FastAPI 服务器,使用 LangGraph/LangChain 进行代理编排,FAISS 进行向量记忆,并可通过 Ollama 选择性使用本地模型。
- UI 是在
/app‑v2/提供的 React 单页应用程序,可以作为原生窗口、在浏览器中或在移动设备上打开。 - 您可以原生运行(Windows 安装程序、macOS DMG、Linux tarball)或作为 Docker 容器 (
ghcr.io/siddsachar/row-bot) 运行。
安装重点
- Windows/macOS:从 GitHub 发布页面下载安装程序。
- Linux:单行脚本安装在
~/.local/share/row-bot下,并将row-bot指令添加到~/.local/bin。 - Docker:
docker compose -f deploy/docker/compose.yaml up然后通过 CLI 邀请设备。
设置与数据
- 数据位于
~/.row-bot(或%USERPROFILE%\.row-bot)。机密信息存储在操作系统的钥匙串/凭据管理器中;Docker 使用加密卷。 - 工作区文件默认为
~/Documents/Row-Bot,但可自行设置。 - CLI (
row-bot serve,row-bot access invite等) 让您能启动无头服务器、管理邀请并检查健康状态。
开发
- 源代码结构:
src/row_bot/(后端) 和frontend/(React 客户端)。 - 使用 Python 3.12/3.13 构建,使用
uv进行依赖管理,并使用 Node 24 进行 UI 开发。 - 测试由
scripts/run_test_matrix.py编排;CI 运行快速测试、变更文件测试、PR 测试、平台特定测试以及浏览器冒烟测试套件。
隐私与安全
- 无账号系统、无托管推理、无第一方遥测。所有对话、记忆和文件都保留在您的设备上。提供者 API 调用直接发送到所选端点(Ollama、兼容 OpenAI、ChatGPT、Claude、Grok 等)。
- 可选的“电脑操作”功能(测试版)需要明确接受上游驱动程序的遥测。
授权 – Apache 2.0。
Row‑Bot 是一款功能齐全的自托管 AI 助手,结合了对话式 LLM 交互与本地工具、记忆及多设备访问,专为那些希望拥有强大自动化功能,同时又不愿放弃数据控制权的用户而设计。
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