openhuman 可靠吗？

今天我选的 ai 开源项目是 openhuman， 它不是又一个聊天框，而是想把你的邮箱日程、 slack、 github 和浏览器接近。一个本地优先的个人 ai 助手。 项目现在七千一百多星，核心用 rust 和 textscript 的 写，最新版本是 v 零点五十三点四三，昨天刚发版，今天还在持续推送。它最强的卖点是 memory tree， 连接进来的数据会被压缩成 markdown， 存进本机 sq lite， 并同步到 obsidian 风格的知识库。 还有一百一十八个以上集成， gmail， notion、 github、 slack、 stripe、 calendar、 drive， linear、 gera， 靠 os 一 键接入后台，每二十分钟自动抓新上下文。 openhuman 还内置网页搜索、爬取文件系统、 git 测试语音和模型路由，甚至支持通过 alma 跑本地模型。他想做的是一个会记住你工作流的桌面 agent， 但我建议先当 early beta 看，他会接触很多个人数据。先在小号和非敏感账号里试，重点验证隐私边界、同步质量和记忆是否真的有用。

openhuman， 你 的个人 ai 超级智能体，它是开源的，注重隐私的，而且极其强大。 想象一下，有一个 ai 助手，它真正了解你，记住你的一切，还能连接你所有的工具。 openhuman 的 核心理念很简单，简单易用，以人为本， 干净的桌面界面，几次点击就能从安装到运行一个 ai 代理，不需要配置文件，不需要命令行操作。 它还有一个可爱的桌面吉祥物，会说话、会反应，甚至能作为真实参与者加入你的 google meet 会议。 open human 支持一百一十八个以上的第三方集成， gmail、 nokia、 github、 slack、 stripe、 日历、 google drive、 linear、 zero， 一个都不漏，而且全部通过一键 oout 连接。每个连接都会被转化为 ai 可以 直接使用的工具。 更重要的是自动抓取功能，每二十分钟就会从所有活跃连接中拉取最新数据到你的记忆术中。 openhuman 的 记忆术是一个本地优先的知识库，它从你的数据和活动中自动构建，所有连接的内容都会被规范化为不超过三千。 token 的 markdown 的 片段经过评分后折叠成分层摘要素，存储在你机器上的 s、 k、 l i 数据库中。 同样的内容还会以 markdown 的 文件的形式存入。 obsidian 兼容的知识库，灵感来自 carposy 的 obsidian wiki 工作流。 open human 内置了完整的工具集，网页搜索、网页抓取、完整的编码工具链，包括文件系统、 git、 代码检查、测试和搜索。还有原声语音，支持语音识别输入， eleven labs 语音合成输出吉祥物口型同步，甚至能在 google meet 中作为实时代理参与智能模型路由会自动把每个任务发送到最合适的 ilm token。 juice 是 open human 的 智能令牌压缩技术，每一个工具调用抓取结果、邮件、政文和搜索赋载。在接触到任何 lm 模型之前，都会经过令牌压缩层的处理。 htm l 会被转换为 markdown， 长 url 会被缩短，非 lsa i 字母会被移除。 你得到同样的信息，但只需要一小部分的 token， 成本和延迟，最高降低百分之八十。和其他 ai 代理平台相比， openhuman 的 优势非常明显。 cloud co work 是 闭源的， open cloud 和 hermes 需要自带模型，且以终端为主。而 open human 不 仅开源，还有一键集成，自动数据抓取，内置模型路由、原声、语音和搜索工具，几分钟内就能获得完整上下文，而不是几周 开始使用。 openhuman 非常简单，访问 tiny humans o i， 下载安装包，或者在终端运行一行安装命令。 mac os、 linux 和 windows 全平台支持 连接你的账号，让自动抓取拉取数据。几分钟内，你的 ai 助手就拥有了完整的上下文。 openhuman， 你 的人工智能由你掌控。

最近 openclaw 简直火爆了，但我猜很多小伙伴看完教程的感受都是，嗯，各种配环境敲代码，真的太折磨人。难道就没有那种完全免费开箱即用的智能体工具吗？别急，当然有！第一个实在 agent， 主打企业级稳定性的国产龙虾，不想折腾环境？没关系，它主打一个流程，可试开箱即用， 一键下载，丝滑操作，还能无缝联动本地软件，用它做数据抓取，跨系统审批，生成自动报表，甚至全天后回复客户消息，极其可靠。预算有限的团队，直接去官网拿他们完全免费的社区版小白，也能零门槛搞定企业级自动化。第二个扣子 字节旗下的王牌，主打纯网页端操作，点开即用，界面友好，模板超多，想给自己搭个 a 股观察助手或者用户研究专家点几下鼠标，分分钟搞定，对个人用户及其顺手。第三个， dfi， 觉得大模型应用搭建太复杂， dfi 帮你把门槛彻底踩碎， 全程网页端拖拽式操作，哪怕你完全不懂代码，也能非常直观的快速部署一个专属的 ai 助手，彻底告别繁琐的本地安装。第四个， better air， 非常轻量级的自动化工具，同样是打开浏览器就能跑，特别适合用来快速搭建客服、机器人等高频场景，手残党也能快速上手。以上这些工具入口老塔都已经打包整理进了实用 ai 工具箱，记得点赞收藏，我们下期见！

兄弟们，最近 open klo 养虾可太火了，网上也是各种花式养虾，但是你们没有发现吗？好多功能看着很炫酷，跟风的人一抓一把，但是实际用起来呢？要么卡顿掉链子，要么隐私被扒的一干二净。不过咱国产厂商这边倒是藏了个狠角色， oppo 将要发布一个小布 拉克，听卡拉五 s 负责人晨曦爆料，小布拉克处理任务又快又稳，最关键是能做到安全可靠，彻底告别隐私泄露，不会像 open klo 用着用着就把你所有信息扒光了。要说 ai， oppo 绝对是手机圈玩的最溜的范楠六马上就要发布了，超大屏幕搭配小不可了，翻屏多任务帮你养虾，高效率处理多份工作效率直接翻倍！你别说，你还真别说，我有点期待在折叠屏上养虾啦！

停，先别划走。如果你每天还在手动复制粘贴 ai 回复，这条视频就是为你拍的。你每个月给这些 ai 充了多少钱？结果他们连你昨天的邮件都不知道，问日程没权限，问项目没记忆。 我花钱养了个 ai， 结果每天都是第一天上班，直到我刷到 openhuman。 一个真正属于你的开源的本地运行的个人 ai， 超级智能，一百一十八个平台，一键 os， 打通 gmail， slack， github， notion 全部直连，每二十分钟自动同步你的新数据。你刚收到一封邮件，二十分钟后你的 ai 就 知道了。 你刚改了文档，你的 ai 已经读完了所有数据，压缩成 markdown， 存进本地 sq lite， 同时生成 obsidian 知识图谱。 你的 ai 终于有了一本关于你的百科全书，他记得你的客户是谁，记得你的 deadline 是 那天， 记得你上周说过的话。 token juice 能把废话砍掉百分之八十，只留精华给大模型省钱提速。 cjk 和 emoji 全保留，语音对话，自动参会代码编辑，网页搜索，全部内置模型，自动路由，简单任务，用快的复杂推理，用强的，所有数据本地存储，本地加密 完全离线，用 ooma 跑隐私锁死在你电脑里。受够了金鱼脑 ai， 现在打开 github， so openhuman， 给个 star 下载试试，不需要邀请码，一条命令本地启动。你的个人 ai 早该上线了。

程序员又又又偷偷搞出大动作了！今天是二零二六年五月十八日， github 今天涨星最快的十个项目出炉了，第一名 openhuman 单日暴涨三千九百四十五个 star， 直接封神。 今天最明显的是 agent 工具链直接占了两席， ai 助手、浏览器、自动化和科研 agent 也在继续升温。接下来我不念说明书，只讲项目是什么，能帮你解决什么问题。 这十个项目主要集中在七类 agent 工具、电站两席，另外还有 ai 助手开发工具、科研 agent、 ai agent、 ai 工具和安全研究。你不用自己刷 github， 我 直接按今天掌心最多的顺序讲它能帮你做什么。 第一个是 openhuman， 今天新增三千九百四十五个 star， 它可以帮你搭一个更私有、更可控的个人 ai 助手，把对话工具和数据尽量放在自己手里。第二个是 app browser， 今天新增一千三百九十一个 star， 它提供通过所有机器人检测的引擎浏览器方案，可以让数据采集和自动化测试更稳定。 第三个是 academic research skills， 今天新增一千三百零二个 star， 它提供了一套科研场景的 agent skills， 可以 帮你更高效地完成文献综述、实验设计和学术写作。第四个是 agent skills， 今天新增一千二百四十四个 star， 它可以帮你从更规范的 skill registry 里给 cloud code、 cursor、 co pilot 这类 agent 扩展能力。第五个是 ai agents for beginners， 今天新增一千零一十三个 star， 它提供十二节课程，带你从零开始构建 ai agent， 把概念工具和实战串起来。第六个是 c i anything， 今天新增一千零四十七个 star， 它可以帮你把软件合命令行能力，更系统的变成 agent 能直接调用的能力层。 第七个是 r u v， 今天新增九百六十三个 star， 它可以把普通 wifi 信号转成实时空间感知和人体存在检测能力，不用专用硬件就能做智能空间分析。第八个是 supertonic， 今天新增八百二十七个 star， 它提供了一套开箱即用的端侧多语言 t t s 能力，通过 o n x 原声运行延迟低且隐私信号。 第九个是 shadow broker， 今天新增七百六十八个 star， 它提供了一套开源情报工具，可以追踪企业、飞机间谍、卫星和地震事件等公开情报信息。 第十个是 scientific agent skills， 今天新增六百一十个 star， 它可以帮你给科研场紧补一套现成 agent skills， 让实验和分析流程更系统。关注我不是为了看我报榜，而是我每天帮你晒 github 里真正能解决问题、值得收藏的项目。

openai 新一代图像模型 gpt image 二带着它的高质量图片出现了。这次提升主要体现在三个方面，一、文字渲染。 gpt image 二能一次性写出中英文小字，测试中基本不需要反复抽卡。二、真实感大幅增强。 无论是中文诗词、 windows 桌面手写英文笔记，还是人体解剖图，生成结果都非常接近真实照片或截图。 很多人在盲测中已经分不清哪张是真实图片，哪张是 ai。 三、更稳定更可控，不需要反复调节提示词，一测生成的结果就能满足 大部分需求，这对普通用户来说非常友好。专业博主跟普通人之间的差距在变小，用 ai 变现的门槛也更低。过去需要设计师花半天时间完成的海报配图、产品图，未来一句话就能搞定。

他改变了人类的工作方式，也站在了人工智能浪潮的中心。他究竟是如何在十年内从一家研究机构做到改写全球 ai 格局的呢？欢迎来到半斤八毛，本期为你带来 open ai。 二零一四年，当大多数人对人工智能的认知还停留在人工智障阶段时，硅谷内部已经开始讨论一个更现实的问题，如果通用人工智能真的出现，它应该由谁来掌控？也正是在这种担忧之下，一家以安全与长期影响为目标的研究机构悄然出现。 二零一五年，基于对通用人工智能的研究与安全探索，在 elon musk、 sam 奥特曼、伊利亚萨斯科尔等十一人的发起下，于旧金山正式成立了一家非盈利性研究机构 open ai， 开始通过对强化学习游戏 ai 与基础算法的研究，验证机器是否真的能学会思考。二零一六年，为了让不同的研究者在统一环境下复现实验结果。二零一六年，为了让不同的研究者在统一环境下复现实验结果， openai 发布了人工智能研究平台 openai gym。 该平台的出现在当时不仅极大降低了强化学习研究的负线门槛，也让 openai 在 早期强化学习领域成为了规则制定者。 同年，在获得英伟达首台 d g x 一 超级计算机后， openai 的 训练时间也从六天缩短到了两小时。 自此，其内部也开始从小模型研究向规模化智能转变。二零一八年，在谷歌提出了 transformer 深度学习架构之后， open ai 也推出了首个生成式预训练语言模型 gpt 一。 作为第一个通用语言模型雏形，尽管因参数规模太小未在当时引发广泛关注，但首次证明了通过大规模预训练与微调同一套模型就能胜任不同语言任务的方法，为后续大模型时代的发展砥定了关键技术路线。 也正是在这一时期， openai 的 发展方向逐渐从纯研究走向更大规模的工程化，使得对未来方向持不同看法的伊朗 mask 最终选择了退出董事会。到了二零一九年，随着训练参数规模达到十五亿的 gpt 二发布， openai 也开始以防止模型被用于造假新闻的理由拒绝完全开源。 与此同时，随着模型规模持续扩大，对算力与资金的需求也开始急剧上升，而最初的纯非盈利模式已经难以支撑下一阶段的发展。为了获得继续扩展模型所需的资金， openai 通过成立 l p 子公司，正式从一家非盈利机构转型为有限盈利公司。 也正是这一年，在引入微软十亿美元的战略重组后， openai 也迎来了关键转折阶段。紧接着，二零二零年，拥有着一千七百五十亿参数的 g p t 三正式发布。 作为相比 gpt 二提升了约百倍以上规模的模型，它能在无需为每个任务单独训练的情况下，就完成翻译、问答、摘要乃至简单的代码生成等多种任务，震惊了整个行业，使得谁能训练更大的模型成为了 ai 竞争的核心。 同一时期， openai 还通过推出 api 对 外提供模型能力的业务，跑通了商业模式，让 openai 从研究机构正式迈入了平台型公司阶段， 随后二零二一年在 g p d 三发布后，尽管其通用能力已被广泛验证，展示了前所未有的智能潜力，但随着真实应用场景和大规模调用的不断增加，也逐渐暴露出输出不稳定、行为不可预测、容易糊编事实等一系列致命问题。 此时的 open ai 开始意识到，单纯堆叠训练参数规模已经无法解决模型走向现实世界所面临的核心挑战，如何让 ai 变得可靠、可控、可长期使用，成为了比更强、更优先的研究核心议题。 正是在这一年的内部探索中，一种让 ai 不 只是会算、会写，而是能真正理解人类在问什么、该怎么回答才合适的思路逐渐成型。 而 openai 自己也没有预料到，这条看似克制的技术路线会在次年改写整个行业。二零二二年十一月三十日， 在没有发布会、没有宣传的情况下，基于 gpt 三的对话式 ai chat gpt 正式上线。与以往任何 ai 产品不同的是， chat gpt 不 需要教程、不需要参数设置，更不需要理解模型原理，用户只要输入一句话，就能得到连贯可追问、能理解上下文的回应。凭借着前所未有的易用性与对话体验，该产品一经上线便迅速席卷全球， 在短短两个月内，用户量就突破一亿，成为了史上增长速度最快的消费软件。叉的 gpt 的 出现，不仅让 ai 第一次走进了普通人的工作与生活，使人们可以用它写文案、改代码、学习备课、办公、策划、写脚本、想创意，更是改变了整个全球科技行业，加速了人工智能的蓬勃发展。 此后的两年中，随着叉的 gpt 迅速成为全球用户规模最大、使用最频繁的 ai 产品，一场席卷全球的大模型竞赛也拉开帷幕。 当谷歌、 metropolis 等机构相近推出自研大模型时，人工智能也正式进入了全面竞速阶段。而在这一轮竞争中，随着 gpt 四、 gpt 四 turbo 等模型的相近发布， open ai 始终在复杂推理、专业考试、代码能力等关键指标上处于第一梯队。 当行业仍在验证大模型是否具备实用价值时， open ai 已率先通过产品化落地给出了答案。如今，尽管面对着算力、成本、安全与竞争带来的多重挑战， 但作为最早证明通用 ai 规模化的实践者， open ai 依然是全球最具影响力的人工智能公司之一，其所带来的改变早已超越了一家公司本身，成为了一个时代的起点。

大家好， open club 真的 可以让你告别内耗，别划走三秒，告诉你我们团队怎么用。 open club 从混乱到稳如老狗， 各位可能都有过类似的经历，脑海里同时挂着好几个项目， a 项目在等客户， b 项目缺资料， c 项目快到截止日期， d 项目又突然变更。这种状态让我们精神高度紧张，效率低下，还容易出错。 我们发现问题的根源不在于任务多，而在于我们缺少一个可靠的外部大脑来管理这些混乱的连接。而 open cloud 的 出现正是为了解决这个问题， 它不是要取代我们，而是成为我们的项目副驾。它的核心价值在于把我们脑子里那些混乱的、无形的任务线，变成一个清晰可见、随时可以回顾和介入的外部仕途。 最终，它能把我们从繁琐的事物中解放出来，让我们专注于更重要的决策和创新工作。 那么 open 科二具体能在哪些场景发挥作用呢？这里总结了五个最典型的应用场景。 第一步，项目启动。我们最怕的就是开完会，结论都飘散在空气中。 现在我们只需把会议记录丢给 o 喷科奥，它就能自动整理出结构化的记要代办事项、建议的责任人和时间点，项目瞬间就有了清晰的股价，进入了可管理的状态。 第二步，确保会议不白开。每次讨论后，我们把新结论或客户反馈发给 o 喷科奥，它会自动把这些内容拆解成具体的、可追踪的任务，并提醒我们分配责任， 这样就形成了一个从讨论到行动的闭环，保证了每一次沟通都能产生实际价值。 第三步，管理资料项目中最头疼的就是版本混乱，现在我们把更新的资料告诉 open club， 它就会自动记录版本，标记最新版，并同步给所有人。 这就像给项目请了一个专业的资料管家，确保大家用的永远是正确的最新的文件，大大减少了反攻和沟通成本。 第四步，主动管理人脑不擅长同时处理多线城任务。通过定期询问 open call， 我 们可以得到一个清晰的项目状态，仕途哪些任务顺利，哪些卡住了，哪些节点快到期了。 这就像给项目装上了预警雷达，让我们从被动救火变成主动管理，牢牢掌握项目的主动权。 最后一步，交付前的总检查项目收尾阶段最容易混乱和遗漏。这时我们只需让 open cloud 生成一份详细的检查清单，它会根据项目全程记录，逐一核对所有交付物、代办事项和文档。 这让我们的收尾工作变得系统而从容，确保高质量交付。总结一下，使用 open club 带来的是一场思维的变化。传统工具需要我们手动操作，而 open club 更像一个助手，我们只需告诉他目标，他来执行 他。从被动响应变为主动提醒，从简单记录信息变为智能关联。我们不再是学习软件，而是在学习与一个智能伙伴协助。 这里要特别强调，不要被传统软件的使用习惯束缚。用 openclaw， 你 不需要先去啃教程，它的设计哲学就是让你直接表达需求，就像和助理说话一样，忘掉复杂的操作，直接提问，这才是解锁它全部潜力的正确方式。 所以 open 可傲带给我们的真正改变是什么？它不一定能拔高我们的能力上限，但它能显著降低我们工作的混乱下限。它让我们不再感觉是一个人在死撑，而是有一个可靠的系统。