HKUDS/nanobot
Ultra-lightweight, open-source, self-hosted personal AI agent framework in Python with WebUI, tools, memory, MCP, multi-agent workflows, automation, and chat apps
解決的問題
nanobot 是一個自架設的個人 AI 代理框架，旨在提供輕量級、私密的替代方案，以取代大型 AI 平台。它解決了在長時間執行的任務中維持持續性 AI 工作流程的問題——即目標、記憶與聊天上下文能跨任務持續存在，同時讓使用者完全掌控自己的技術堆疊，包括選擇 LLM 提供商以及與代理互動的介面。
如何運作
此專案以一個小型代理迴圈為核心，管理來自各種介面的訊息，並使用 LLM 判斷是否需要調用工具。它整合了多個關鍵元件：
- 介面：使用者可透過內建的 WebUI、原生終端客戶端（TUI），或整合的聊天應用（如 Telegram、Discord、Slack 和 WeChat）與代理互動。
- 工具與整合：支援 Model Context Protocol (MCP) 伺服器、shell 存取、網路搜尋與影像生成。
- 記憶：使用稱為「Dream」的系統來管理會話歷史與長期記憶。
- 自動化：包含一個閘道，可在背景執行長期目標與定時自動化任務。
- 連接性：提供 OpenAI 相容 API 與 Python SDK，用於外部整合。
適用對象
適用於希望擁有可擴展與可客製化的自架設 AI 代理的個人，從透過引導式安裝的非技術使用者，到希望在本地環境中建構可程式化代理閘道的開發者。
亮點
- 多通道覆蓋：連接多種聊天應用（Telegram、Discord、Slack 等）與瀏覽器為基礎的 WebUI。
- 模型自由：支援 OpenAI 相容 API、本地 LLM（透過 Ollama、vLLM）、以及備用模型。
- 輕量核心：內部結構清晰，避免使用複雜的編排層。
- 持久工作流程：支援定時自動化與長期記憶。
- 工作台 UI：提供 WebUI，可將多個對話並排分組顯示於網格或欄位中。
相關
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langbot-app/LangBotLangBot 是一個開源、生產級平台，可將 LLM 連接到數十種即時通訊服務（Discord、Slack、Telegram、WeChat 等）。它提供 Web 仪表板、內建 RAG/工具呼叫、插件市場和 Model Context Protocol (MCP) 伺服器，使其他 AI 代理可程式化管理機器人。快速啟動方式包括一行 `uvx langbot` 啟動、Docker Compose 或託管的 LangBot Cloud。專案適用於 AI 驅動的客戶支援、內部工作流程自動化和跨平台社群機器人等場景。
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RTGS2017/NagaAgentNagaAgent 是一個跨平台桌面 AI 助手（Windows/macOS/Linux），支援與任何 OpenAI 相容 LLM 聊天，透過 JSON 塊自訂工具呼叫，使用 Neo4j 儲存圖-RAG 記憶，整合 Live2D 動畫頭像，支援語音合成/識別與唇形同步，提供天氣、網頁搜尋、遊戲指南等插件的 MCP 框架，以及論壇、技能市場等社群功能。以 Electron/Vue 前端 + Python FastAPI 後端建構，可透過 `uv sync`（或 pip）安裝，採用 AGPL-3.0 + 專有商業授權的雙重授權。
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AIDotNet/OpenCoworkOpenCowork 是一個開源的桌面平台（Electron + .NET），讓基於 LLM 的代理能直接在你的本地檔案、終端機與程式碼庫上工作。它支援多代理團隊、整合多種聊天服務，提供五種互動模式（chat、clarify、cowork、code、acp），並提供豐富的工具箱（檔案/終端機存取、瀏覽器自動化、任務/cron 管理、CodeGraph 索引、技能擴充）。相同的原生 .NET 工作者同時支援 GUI 與基於終端機的 CLI，確保代理、提供者與工作擁有單一權威的執行迴圈。快速起手需 Node ≥ 18 與 .NET 11 SDK；Windows、macOS 與 Linux 的建構版本皆可取得。使用情境包括自主程式設計、排程作業、研究/報告生成、遠端 SSH 任務與媒體流程設計。授權條款為 Apache 2.0。
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