English — A Simplified-Chinese build of andrewyng/openworker, with model access routed through Cloudflare so it works from mainland China. For the original English app, go upstream.
OpenWorker 是一个装在你自己电脑上的 AI 助手。 它读写你授权的文件夹、用你连上的工具、多步骤地把一件事做完——交给你的是成品:一份排好版的文档、一条带数字的回复、一张理顺的日程,而不是一段对话。
界面是简体中文的,模型走公司统一的通路,你不需要自己申请任何海外账号。
- 出成品。 文档、表格、报告、网页,直接落成文件,能打开、能发出去。
- 专家上阵。 内置 270+ 位中文专家和 160+ 个科研技能,即点即用;也能勾几位组一支专家团,分工协作把大活干完。
- 用你每天用的工具。 GitHub、Slack、Jira、Notion、Linear、HubSpot、Outlook、monday.com、Gmail、Google 日历等 40 个连接器,加上你的终端和本地文件。任何支持 MCP 的工具也能接进来,逐个授权。
- 在 Slack 里使唤它。 在频道里
@OpenWorker,它在你桌面上开一个会话干活,答案回到原来的话题串里。 - 定时干活。 早报、周报、盯着某个频道——按时跑,结果连完整过程一起留在应用里。
- 动手前先问你。 写文件、发消息、执行命令都要你点头。无人值���时它把要问的事攒进收件箱,不会自作主张。
⚠️ v0.1.8 还是草稿 Release,尚未发布,下面的链接暂时取不到东西。发布后即可下载。
github.com/ldfpku/openworker/releases
| 系统 | 装哪个 |
|---|---|
| Windows 10/11 (x64) | OpenWorker-windows-setup.exe |
| macOS (Apple 芯片) | OpenWorker-macos-arm64.dmg |
| macOS (Intel) | OpenWorker-macos-x64.dmg |
首次打开会被系统拦一下,这是正常的——安装包没有买代码签名证书:
- Windows:弹出「Windows 已保护你的电脑」,点 「更多信息」→「仍要运行」。
- macOS:先在终端跑一次
xattr -cr /Applications/OpenWorker.app,然后正常打开。
装好之后应用会自己更新,不用再手动下载。
别去
download.openworker.com下载。 那是上游的英文原版;装上之后它的自动更新会把中文版覆盖掉。
| 一个登记过的公司邮箱 | 用来证明「你是名单里的人」。就是管理员发安装包给你时用的那个。 |
| 一把以你名字命名的 Gemini API key | 调用 Google 模型的凭证,管理员发给你,不用自己申请。 |
这两样都是 Gemini 用的,缺一样都不行——只登录不填 key、或只填 key 不登录,都会报错:登录说明你是谁,key 才是真正去调模型的凭证。GPT / Claude 那条线(Cloudflare AI Gateway)什么都不用要,登录就行(见下)。
发给你的 key 是公司的:别转给别人、别贴进群聊、别提交进任何代码仓库。它以你的名字命名,用了多少一目了然;真出事对得上号的就是你那一把。
打开 设置 ▸ 模型,两条路按需要选:
| Gemini | GPT / Claude / 其他 | |
|---|---|---|
| 怎么开通 | 点「登录」→ 浏览器收验证码 → 再填上管理员给你的 key | 点「登录」→ 浏览器里验明身份,完事 |
| 要填东西吗 | 要填那把 key | 什么都不填——网关地址内置在应用里 |
| 之后 | 令牌到期会提示重新登录 | 两周内自动续期,不用管 |
两条路都不需要你安装任何额外软件,也不需要你自己的任何 Cloudflare 账号。
另有一张 NVIDIA (NIM) 卡:端点已内置,向管理员索要一把 nvapi- 开头的 key 粘进去,即可使用英伟达线上的 Kimi K3。
能用哪些模型:精选清单里 70 个型号,覆盖 OpenAI、Anthropic、Google Gemini、DeepSeek、Kimi、通义千问、MiniMax、Z.ai (GLM)、xAI Grok、Mistral、火山方舟等,也可以指向本机的 Ollama 完全离线跑。清单之外的模型串也能手填,效果自负。
侧栏 账户菜单 ▸ 专家库:内置 270+ 位中文专家(另有英文库)和 160+ 个科研技能,全部离线可用,不需要联网下载。
- 拿来就用:搜索、按分类筛选,「查看提示词」「复制提示词」不用安装任何东西。
- 让专家干活:点专家卡上的「开会话」,确认能力披露后,立刻开一个由该专家主持的会话。装过的专家不会挤进角色选择器——入口始终在专家库里。
- 装科研技能:技能页点「安装技能」,装完在任何会话里输入
/技能名使用,模型也会在相关任务里自己想起它。部分技能带可执行脚本,模型运行任何脚本前都会先征求你的同意。 - 组建专家团:专家页点「组建专家团」,勾选 2–6 位专家,写一句目标——应用会把他们安装成组员,交给内置的「专家团队长」分解任务、向你提名团队;你批准后,团队在看板上协作,直到交出成品。
专家与技能内容来自开源库 agency-agents(-zh) 与 scientific-agent-skills,随应用版本更新。
设置 ▸ 通用 ▸ 语言:自动 / English / 中文。
默认「自动」跟随系统语言——系统是中文就是中文界面。选择只影响这台机器。
- 托盘菜单改语言后要重启才会变。
- 日期和时间跟随系统语言,不跟应用内的语言设置走。
- Windows 安装向导是英文的,一路 Next 即可。
点输入框旁边的麦克风说话即可,中英文自动识别,不用先选语种。语音识别在你自己电脑上跑,录音不上传。
首次使用会下载一次识别模型(约 148 MB),走国内镜像,一般一两分钟。
连接器 ▸ 微信:用手机微信扫码,就能在微信里跟你的 agent 双向聊天(走腾讯官方 iLink Bot API,不是外挂协议)。
- 打开 连接器,找到「微信」,点连接,选「扫码连接」,用手机微信扫码并确认。
- 扫码后微信里会出现一个机器人会话(独立身份,不是你自己的账号)。给它发私聊即可。
- 扫码的人自动进白名单(二维码确认时会回传扫码人的微信身份),你自己直接发就行。别人默认不放行——他的第一条消息会停在连接器页的「来自未允许发送者的消息」里,点 「允许并投递」 即可。
- 不用做别的。第一条私信会自动新建一个会话接手,回复直接发回微信。想换会话就在同一页的 「谁来回私信」 里选(各连接器分开设置,互不抢占)。
要点:
- 只有私聊可靠。机器人是独立身份,普通微信群一般加不进去、群消息也收不到——这是腾讯侧的限制。
- 「允许并投递」补投的只有文字。没允许之前对方发的图片和文件根本不会下载,带附件的那条得让他重发一次。
- 语音:微信给了转写文字就按文字送给 agent;没给转写时 agent 只拿到一个读不出内容的音频文件。
- 图片、视频、文件会自动解密存到本机,接收私信的那个会话自动拿到读取权限,agent 能直接读(图片视频只能拿到文件,agent 没有看图能力)。
- agent 只能回文字——扫码生成的个人机器人没有上传权限,发不了图片和文件(腾讯侧限制)。Markdown 会为微信重排:标题、表格、代码块都会转成微信渲染得出来的形式。
- agent 思考时对方会看到「对方正在输入中」。
- 消息只在应用运行期间接收。同一台电脑上,一个机器人只能有一个 OpenWorker 在收——第二个会拒绝启动这个连接器(原因写在日志里),不会两边各收一半。
- 登录凭据只存在本机。会话过期时点连接器页的 「重新扫码」:已允许的联系人不会丢,但每次扫码都会生成一个新的机器人身份,微信里会多出一个新的机器人会话,之后要跟新的那个说话。
详细说明和排障见 微信接入手册。
应用里就有完整手册:侧栏左下角 头像 ▸ 使用帮助。九章,从选模型、省 token 到技能、专家、组团,卡片点进去就是对应章节,章节里的链接能直接跳到该去的设置页。
想看安装和登录相关的,翻 用户手册——常见的九种情况都在里面,大多数自己两下就能解决。
还是不行就找管理员,或者在 Issues 里提。
完整文档(docs/手册/):
| 手册 | 谁读 |
|---|---|
| 01-管理员初始化手册 | 从零把这套东西搭起来的人 |
| 02-运维手册 | 日常加人删人、调额度、查用量的人 |
| 03-用户手册 | 所有使用者 |
| 04-Cloudflare-AI-Gateway | 想用 Gemini 以外的模型 |
| 05-微信接入 | 想在微信里使唤 agent |
前置:Python 3.10+、Node 20、Rust 工具链(rustup)。
git clone https://github.com/ldfpku/openworker
cd openworker建 Python 环境——Windows 用 uv(packaging/setup_dev_env.sh 只能在 macOS / Linux 上跑):
uv sync --extra messaging --extra dev(两个 --extra 是消息接入和测试依赖,对应 macOS 脚本装的 [messaging,dev]——uv sync 光秃秃跑不装 extras,之后跑测试会找不到 pytest。)
macOS / Linux:
bash packaging/setup_dev_env.sh然后起服务端和界面:
# 1. 本地 agent 服务
.venv/bin/openworker-server --cwd ~/some/project --port 8765
# Windows: .venv\Scripts\openworker-server.exe
# 2. 另开一个终端
cd surfaces/gui
npm install
npm run dev # 浏览器界面
npm run tauri dev # 或者完整桌面应用测试:后端 pytest tests;界面在 surfaces/gui 下 npm test 和 npm run e2e。
会话内容、连接器令牌、模型 key 都只存在你自己电脑上。
两处例外,值得你知道:模型请求会经过公司的 Cloudflare 中转和网关——中转会按你的邮箱记录每次请求用了多少 token(用来分摊成本和限额),但不记录请求和回复的内容。具体记了什么、留多久,写在用户手册里。
MIT,版权归 Andrew Ng (2024),见 LICENSE。