OpenHuman 上手指南：从安装到第一个有用的回答

每次对话都要从头介绍自己——工作背景、进行中的项目、昨天发生了什么——这是 AI 助手的通病。OpenHuman 反其道而行之：在你输入第一个字之前，一次同步就能将你工作生活的压缩模型预载完毕。本指南带你从安装到获得第一个有用答案，全程约 15 分钟。

一览

OpenHuman 是一款原生桌面助手，在对话开始前通过 118+ 个连接器预载你的上下文。

产品	版本	平台	许可证
OpenHuman	v0.56.0 (Early Beta)	macOS、Windows、Linux	GPL-3.0

托管方案是包含所有模型及 TokenJuice 节省 token 功能的单一订阅；自带模型和纯本地运行是不订阅的替代选项。具体定价未在本文来源中公布——注册前请在官网核实最新方案。

安装前须知

系统要求

OpenHuman 至少需要 4 GB RAM。如果你计划同步大型邮箱或代码仓库，或通过 Ollama 运行本地 AI 模型，建议 16 GB 或更多。在 macOS 上，应用会请求"辅助功能"和"输入监控"权限（语音热键所需）；摄像头和麦克风权限为可选项，仅在使用 Meeting Agent 时才需要。

什么是本地存储，什么是托管服务

OpenHuman 默认将本地数据与托管服务结合使用——它并非纯本地产品。你的 Memory Tree、兼容 Obsidian 的笔记库、工作区配置以及 SQLite 存储均位于本机并经本地加密。工作流数据保留在设备上。默认情况下通过 OpenHuman 托管后端传输的内容包括：账号登录、模型路由、网页搜索代理，以及通过 Composio 集成层进行的连接器 OAuth 授权。自定义/本地模式允许你自带模型（Ollama）、自备搜索服务商或自己的 Composio API 密钥，但部分实时触发器 Webhook 和托管功能即便如此仍需托管后端支持。

哪些数据留在本机，哪些数据默认流经 OpenHuman 的托管后端。

安装

尽可能使用原生包——原生包经过签名，并通过操作系统包管理器的验证链。下方的脚本安装方式不包含完整性校验，应作为最后手段使用。

macOS（Homebrew tap）

brew tap tinyhumansai/core
brew install openhuman

Linux — Debian / Ubuntu（签名 apt 仓库）

sudo apt-get install -y --no-install-recommends gnupg2 curl ca-certificates
curl -fsSL https://tinyhumansai.github.io/openhuman/apt/KEY.gpg \
  | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/openhuman.gpg
echo "deb [signed-by=/etc/apt/keyrings/openhuman.gpg arch=amd64] \
  https://tinyhumansai.github.io/openhuman/apt stable main" \
  | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/openhuman.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y openhuman

Linux — Arch（AUR）

yay -S openhuman-bin

openhuman-bin AUR 配方尚待发布；运行前请查看仓库了解当前状态。

Windows

从最新的 GitHub 发布页面下载已签名的 .msi 文件并运行。

手动安装包

所有安装包格式——.dmg、.deb、.AppImage、.msi——均可在最新发布页面获取：github.com/tinyhumansai/openhuman/releases/latest。

脚本安装（未验证——优先使用原生包）

以下安装脚本不进行完整性校验。只要你的操作系统支持原生包，请优先使用上方的原生包选项。

# macOS or Linux x64
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/tinyhumansai/openhuman/main/scripts/install.sh | bash

# Windows (PowerShell)
irm https://raw.githubusercontent.com/tinyhumansai/openhuman/main/scripts/install.ps1 | iex

Linux AppImage 注意事项

.AppImage 版本在 Wayland 环境下以及基于 Arch 的发行版上可能在启动时崩溃（错误信息为 sharun: Interpreter not found!）。使用 .deb 可避免这些问题。如果遇到此问题，请参阅 GitHub issue #2463。

首次运行：从安装到第一个有用答案

启动应用。从应用程序文件夹、开始菜单或应用启动器打开 OpenHuman。桌面虚拟形象加载完成后会向你问好。
登录。登录界面显示"Sign in! Let's Cook"（登录，开始吧）。支持社交账号登录。如果你想指向自托管后端而非默认托管服务，请在完成登录前打开高级面板并输入自定义 RPC URL。
连接第一个集成。点击某项服务旁的连接——Gmail 是一个自然的首选。浏览器窗口将打开进行 OAuth 授权。授权完成后，连接激活，首次同步将在下一个 20 分钟自动抓取周期中运行。
提出第一个问题。输入类似"过去 12 小时我需要了解什么？"的问题。OpenHuman 的自动模型路由会为任务选择合适的模型——无需你手动指定。答案将基于已同步到 Memory Tree 中的数据。
浏览 Memory 标签页。打开 Memory 标签页，查看 OpenHuman 已构建的摘要。它们以 .md 文件形式存储在本机的 Obsidian 兼容笔记库中——你可以像操作任何 Obsidian 笔记一样读取、编辑和手动建立链接。

从全新安装到第一个答案的路径；浏览 Memory 标签页（第 5 步）紧随其后。

上下文的构建方式

服务连接后，OpenHuman 通过一条四阶段流水线自动构建并维护你的上下文。

自动抓取每 20 分钟对所有活跃连接运行一次，将最新数据拉入流水线。无需手动触发同步；智能体对你的世界的模型会自主向当前时间趋近。

TokenJuice在数据到达模型之前对每个负载进行压缩。HTML 转换为 Markdown，长 URL 缩短，冗余输出去重并摘要化，CJK 字符和 emoji 按字素逐一保留。与原始连接器输出相比，token 用量最多可减少约 80%。这使得将邮件线程、GitHub PR 和 Slack 历史全部纳入单个上下文窗口而不耗尽它成为可能。

Memory Tree将压缩后的数据规范化为每块最多 3,000 个 token 的 Markdown 片段。这些片段经过评分后折叠进存储于本机 SQLite 中的层级摘要树。由于树是分层的——高层摘要位于详细片段之上——智能体可以只加载与查询相关的分支，而无需扫描完整历史。

Obsidian 笔记库是同一数据的另一种形态：每个片段同时作为 .md 文件落入一个任意 Obsidian 可以打开的文件夹。你可以像任何笔记工作流一样读取、编辑、打标签和添加双向链接。手动修改的内容与自动生成的摘要并存。

原始连接器数据如何成为智能体上下文：抓取 → 压缩 → 存储 → 服务。

连接更多工具栈

连接器面板中的每个集成显示三种状态之一：未连接、已连接或管理。点击"连接"启动 OAuth 流程；授权后，连接状态变为"已连接"并在下一个自动抓取周期开始输入数据。点击"管理"可查看或撤销连接。

托管模式（默认）

在托管模式下，OpenHuman 的后端持有 Composio API 密钥、代理 OAuth 令牌、执行速率限制，并代表你分发实时触发器 Webhook。你的令牌经过加密，从不以明文存储——智能体接收的是工具调用的结果，而非调用所用的凭据。这是阻力最小的路径，自动处理 Webhook 配置。

直连模式

提供你自己的 Composio API 密钥后，OpenHuman 将为该连接切换至直连模式。同步工具调用与托管模式完全一致，但实时触发器 Webhook 需要你自行托管和配置。如果你已有 Composio 账号，或需要精细控制每个集成使用的 API 密钥，这种模式更为合适。

已连接服务的作用

一项已连接的服务同时扮演四种角色：它是智能体工具（智能体可调用它来执行操作）、记忆来源（自动抓取器从中拉取数据到 Memory Tree）、画像信号（其数据塑造 OpenHuman 对你的模型）以及触发来源（来自它的实时事件可自动激活智能体）。OpenHuman 支持 118+ 个集成，涵盖 Gmail、Notion、GitHub、Slack、Stripe、Google Calendar、Drive、Linear、Jira 以及数十个同类服务。

开箱即用的功能

原生工具

OpenHuman 无需任何连接器配置即附带四类内置工具。网页搜索让智能体实时查询网络。网页抓取工具获取并压缩完整页面内容。编码工具集赋予智能体文件系统访问、git 操作、lint 和测试运行器以及 grep 式代码搜索能力。语音处理语音转文字输入，并通过 ElevenLabs 文字转语音输出，桌面虚拟形象提供口型同步动画。

桌面虚拟形象

OpenHuman 有一张脸。这个虚拟形象会对智能体的行为作出反应、大声说出回应，还能作为真实与会者加入 Google Meet——它能看到会议内容、聆听对话并像真实参与者一样回应。当你没有主动输入提示时，智能体在后台持续思考，根据最新连接器数据更新对你的世界的模型。

模型路由

托管后端为每项工作负载选择合适的模型——推理密集型任务使用推理模型，快速查询使用较小的模型，视觉任务路由到视觉模型。一个订阅涵盖路由器使用的所有模型；无需为每个模型单独管理 API 密钥。

消息通信

智能体可以通过你已连接的通信渠道收发消息。收到的消息可以触发智能体；发出的消息可以由智能体代你起草和发送。具体可用渠道取决于你已授权的连接器。

本地化与高级配置

通过 Ollama 使用本地 AI

对于支持的设备端工作负载，你可以将查询路由到在 Ollama 中运行的本地模型，而非托管云后端。这样查询数据完全保留在本机。性能和能力取决于你选择的模型和硬件——16 GB RAM 是大多数实用本地模型的实际下限。

直连 Composio 模式

在连接器设置中提供你自己的 Composio API 密钥，即可将任意集成从托管 OAuth 代理切换为在你自己账号下的直连。关于 Webhook 配置的影响，请参阅上方"连接更多工具栈"一节。

共享 agentmemory 后端

如果你同时运行多个 AI 编码工具和 OpenHuman，可以在它们之间共享一个持久化记忆存储。在 config.toml 中设置 memory.backend = "agentmemory" 以启用 agentmemory 后端。启用后，Claude Code、Cursor、Codex 和 OpenCode 均可读写同一存储，在一个工具中积累的上下文可在其他工具中使用。

自托管后端

登录界面的高级面板接受自定义 RPC URL。将其指向自托管的 OpenHuman 后端，即可将账号登录、模型路由和搜索代理保留在你自己控制的基础设施上。设置文档见 GitBook 文档。

常见问题

OpenHuman 真的是本地运行的吗？

你的数据是本地的：Memory Tree、Obsidian 笔记库、SQLite 存储和工作区配置均位于本机并经本地加密。默认情况下流经 OpenHuman 托管后端的内容是：账号登录、模型路由、网页搜索代理，以及通过 Composio 层进行的连接器 OAuth 授权。自定义/本地模式可缩减托管服务的使用范围——你可以自带模型、搜索服务商和 Composio 密钥——但即便如此，部分实时触发功能仍需托管后端支持。

它是免费的吗？

源代码以 GPL-3.0 开源。托管方案是包含所有模型的订阅服务；自带模型和纯本地运行是避免订阅的替代选项。本文来源中未公布具体定价——注册前请在官网核实当前方案。

它可以离线使用吗？

Memory Tree 和本地笔记库在离线状态下可用；无需连接即可读取和编辑笔记。托管功能——模型路由、网页搜索、连接器同步和 OAuth 令牌刷新——需要后端可达。基于 Ollama 的本地 AI 可在离线状态下用于支持的工作负载。

最低配置要求是什么？

最低需要 4 GB RAM；如果你同步大型邮箱或代码仓库，或计划运行本地 AI 模型，建议 16 GB 或更多。OpenHuman 可在 macOS、Windows 和 Linux 桌面上运行。

我的数据存储在哪里？

你的 Memory Tree、兼容 Obsidian 的笔记库、SQLite 存储和工作区配置均存储在本机并经本地加密。工作流数据不离开设备。通过托管后端代理的连接器 OAuth 令牌经过加密，从不以明文存储在 OpenHuman 的服务器上——智能体接收的是工具调用的结果，而非凭据本身。

我可以使用自己的模型吗？

可以。基于 Ollama 的本地 AI 支持设备端工作负载，你也可以配置自定义模型路由来替代托管后端。OpenHuman 目前仍处于 Early Beta（"正在积极开发中，预期存在粗糙之处"），本地模型集成路径仍在持续演进——请查看文档了解当前状态。

一览