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工具名称

Nanobot

项目地址

• GitHub 仓库：https://github.com/HKUDS/nanobot

工具类型

开源个人 AI 助手 / 轻量级智能体框架

发布组织

香港大学数据智能实验室（HKUDS）

首次发布时间

2026 年初开源发布

许可协议

开源 MIT 或类似开源许可（参见 GitHub 仓库）

结构化属性表

核心能力与设计理念

极简核心代码架构

Nanobot 的代码量约 4000 行，相比传统全栈智能体（如 OpenClaw 约 43 万行）减少约 99%，保留智能体核心逻辑闭环（任务规划、工具调用、对话管理、记忆机制）。

核心智能体功能闭环

Nanobot 能够实现端到端的智能体执行流程：

• 本体感知（用户输入与上下文捕获）

• 决策与计划（与大语言模型交互）

• 动作执行（调用工具、任务分解）

• 记忆更新（长期和本次交互状态存储）

模块化职责分离

框架划分为多个逻辑模块（如 Agent 循环、记忆、技能系统、消息总线），强调代码清晰性与可读性，便于开发者理解与定制。

多模型兼容与路由

Nanobot 通过 OpenRouter 等统一路由层，可无缝接入包括 Claude、GPT、Gemini 等主流云端模型，并支持本地模型（如 vLLM）部署，实现灵活选择与隐私控制。

输入与输出规范

支持输入类型

自然语言对话指令

• 用户通过命令行或 IM 通道输入自然语言查询、指令或任务要求，用于引发任务规划与执行流程。

配置与插件参数

• 用户在配置文件（如 ~/.nanobot/config.json）中添加模型 API key、搜索 key、定制插件信息，以调整后端行为或增强能力。

输出内容类型

AI 交互响应

• 模型生成的文本回复、分析报告、任务结果摘要等，可直接返回至 CLI 或 IM 通道。

自动化任务执行结果

• 定时任务、脚本运行、文件操作反馈与状态日志，用于展示智能体具体执行情况与结果。

系统需求与部署环境

基础环境

• Python 兼容环境：用于执行 Nanobot 主逻辑与插件体系。

• 网络连接：可选用于实时网页搜索与云端模型访问。

可选本地模型部署

• 在支持本地推理框架（如 vLLM）的机器上可部署本地模型，以减少外部依赖和提升隐私。

通讯渠道支持

• Telegram / WhatsApp 等 IM 平台，可通过 Bot API 或扫码方式接入，实现跨设备的实时交互。

功能模块详解

智能体核心

负责与大语言模型交互、解析用户输入、动态规划执行路径，将复杂查询分解为任务和工具调用。

信息检索与分析

集成网页搜索接口，可执行实时检索、摘要提取与结构化分析，以满足查询任务需求。

本地文件与系统操作

支持执行文件读写、代码创建与管理、本地目录扫描等动作，便于构建个人知识库或完成交互式开发需求。

长期记忆机制

持久化存储上下文与关键事件，使智能体能够在后续会话中引用历史信息，实现上下文连续性与记忆驱动推理。

场景模板支持

提供预置的场景模板（如实时市场分析、日程与提醒、全栈开发助手、知识管理），用于快速启用高频应用模式。

应用场景（结构化）

实时市场分析

利用网页搜索和定时任务模块监控行情、收集数据并生成趋势分析报告，适合金融数据观察与策略支持。

全栈开发辅助

支持代码生成、调试建议与部署协同，可作为开发者的技术助手提升编程效率。

智能日程管理

自动安排会议、提醒事件和跟踪任务清单，提高个人时间规划与安排效率。

个性化知识库与问答

通过集合个人文档、笔记库等，Nanobot 能支持自然语言驱动的知识检索与问答服务。

远程助理与多渠道交互

在 Telegram、WhatsApp 等 IM 平台上，与 Nanobot 进行实时互动，提供远程个人助理服务。

使用指南（结构化）

步骤 1：安装

1. 使用 PyPI：

   pip install nanobot-ai

   或从源码安装：

   git clone https://github.com/HKUDS/nanobot.git
   cd nanobot
   pip install -e .

步骤 2：初始化配置

2. 运行初始化命令：

   nanobot onboard

   生成配置目录与默认配置文件。

步骤 3：填写 API 密钥

3. 编辑 ~/.nanobot/config.json 添加模型与搜索密钥。

步骤 4：启动并对话

4. 启动智能体服务并输入问答指令：

   nanobot agent -m "测试你的功能"

用户常见问题（FAQ — 结构化）

Q1: Nanobot 是什么？
A1: Nanobot 是香港大学数据智能实验室开源的超轻量级个人 AI 助理，实现智能体基本闭环功能。

Q2: 它与传统智能体框架有何不同？
A2: Nanobot 核心代码仅约 4000 行，显著轻量，但保留智能体主要能力与模块功能。

Q3: 支持哪些模型？
A3: 通过统一路由层支持 Claude、GPT、Gemini 等主流大模型并兼容本地 vLLM。

Q4: 是否支持多渠道交互？
A4: 是，NanoBot 可通过 Telegram、WhatsApp 等渠道实现远程对话交互。

Q5: 如何扩展自定义技能？
A5: 所有工具能力以技能模块形式组织，开发者依统一接口规范扩展即可。

Q6: 是否适合个人使用？
A6: Nanobot 适合个人学习、定制与轻量级任务自动化场景。