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mudler/LocalAGI

可自托管的本地 AI 智能体平台,支持 CPU 与 GPU,提供无代码 Web 界面和兼容 OpenAI Responses 的 API。

可替代:OpenAI Assistants API

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5天前

这是什么?

LocalAGI 是一个可自托管的 AI 智能体平台,用于在自有硬件上构建智能体、自动化流程和聊天机器人,数据不离开本机。用户可通过 Web 界面无代码配置智能体,每个智能体都提供兼容 OpenAI Responses API 的接口,现有客户端可直接调用。项目面向消费级硬件,同时支持 CPU 与 GPU。

智能体可通过 MCP 服务器接入外部工具,LocalAGI 本身也提供 MCP 端点,供其他客户端管理智能体。内置能力包括支持文件上传与语义检索的知识库(RAG)、基于 cron 语法的定时任务、用 Go 编写的自定义动作,以及兼容 skillserver 格式的可复用 Skills。连接器覆盖 Discord、Slack、Telegram、GitHub Issues、IRC 和邮件。

项目提供 CPU、NVIDIA 和 Intel 显卡的 Docker Compose 配置,模型一般通过 LocalAI 提供服务。

核心功能

  • 01通过 Web 界面无代码创建和管理智能体。
  • 02每个智能体提供兼容 OpenAI Responses 的 API。
  • 03内置知识库,支持文件上传与语义检索(RAG)。
  • 04提供 Discord、Slack、Telegram、GitHub Issues、IRC 和邮件连接器。
  • 05支持接入 MCP 外部工具,并提供管理智能体的 MCP 服务端点。
  • 06支持使用类 cron 语法的定时任务。

适用场景

  • 在自有机器上运行私有 AI 助手,数据不发送到云端 API。
  • 基于本地模型搭建 Slack 或 Telegram 机器人。
  • 自动化定时报告或 GitHub Issues 分类等周期性任务。
  • 原型验证智能体工作流,并通过兼容 OpenAI 的 API 供其他工具调用。

快速上手

  1. 1

    克隆仓库

    git clone https://github.com/mudler/LocalAGI
  2. 2

    进入项目目录

    cd LocalAGI
  3. 3

    使用 Docker Compose 启动默认 CPU 版本

    docker compose up
  4. 4

    在 http://localhost:8080 打开 Web UI 管理智能体

使用前须知

  • 运行默认模型需要 Docker 和足够的本地硬件;GPU 配置需要 NVIDIA、Intel 或 AMD 驱动。
  • 内置知识库和模型的安装可能耗时较长且占用较多磁盘空间。

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常见问题

LocalAGI 是什么?
可自托管的本地 AI 智能体平台,支持 CPU 与 GPU,提供无代码 Web 界面和兼容 OpenAI Responses 的 API。 LocalAGI 是一个可自托管的 AI 智能体平台,用于在自有硬件上构建智能体、自动化流程和聊天机器人,数据不离开本机。用户可通过 Web 界面无代码配置智能体,每个智能体都提供兼容 OpenAI Responses API 的接口,现有客户端可直接调用。项目面向消费级硬件,同时支持 CPU 与 GPU。
LocalAGI 可以免费使用吗?用的什么许可证?
LocalAGI 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前,请先确认许可证条款。
LocalAGI 还在维护吗?
活跃维护中。LocalAGI 最近一次提交是在 2026年10月16日。
LocalAGI 适合用来做什么?
在自有机器上运行私有 AI 助手,数据不发送到云端 API。 基于本地模型搭建 Slack 或 Telegram 机器人。 自动化定时报告或 GitHub Issues 分类等周期性任务。 原型验证智能体工作流,并通过兼容 OpenAI 的 API 供其他工具调用。
LocalAGI 怎么安装和运行?
克隆仓库: git clone https://github.com/mudler/LocalAGI 进入项目目录: cd LocalAGI 使用 Docker Compose 启动默认 CPU 版本: docker compose up 在 http://localhost:8080 打开 Web UI 管理智能体
在哪里获取 LocalAGI?
源代码和安装说明在 GitHub 上:https://github.com/mudler/LocalAGI

概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。

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