香港大学数据科学实验室开源了名为 nanobot 的超轻量级个人 AI 助手项目。该项目高度注重代码可读性、研究友好性、快速启动以及易于集成多模型与多聊天通道。
项目开源不久，便在 GitHub 上获得了超过 1.3 万颗星标。
nanobot 的设计灵感来源于 Clawdbot。其代码库仅包含约 4000 行代码，相较于原版 Clawdbot 的约 43 万行，代码量缩减了 99%。这种极简设计使其代码非常易于阅读、修改和扩展，是研究 AI 助手架构的理想起点。
项目简介
多平台支持：nanobot 支持通过 Telegram、Discord、WhatsApp 以及飞书等平台与 AI 进行交互。其中对飞书的支持，使其能很好地适应国内的办公场景。
多模型兼容：它支持几乎所有主流的大型语言模型提供商，包括 OpenRouter、Claude、OpenAI、DeepSeek、Google Gemini，并能通过 vLLM 运行本地模型。
以下是 nanobot 的核心架构图：
- Agent Loop（智能体循环）：负责根据当前任务、上下文和工具执行结果进行连续的推理与行动决策。
- 记忆与上下文管理模块：负责处理短期与长期记忆，并对上下文进行裁剪与重组。
- Skills & Tools 系统：提供一组可调用的工具，例如调用 GitHub API、查询天气、操作 tmux 或执行 shell 命令等。
- Chat 应用层：作为接收和发送消息的多种通道适配层。
- LLM 模块：用于管理和自动识别不同的 LLM 提供商与模型。
核心功能
你可以使用 nanobot 搭建具备以下能力的个人 AI 助手：
- 全栈软件工程师：能够理解代码库、协助开发、部署和扩缩容任务。
- 实时市场分析师：进行全天候市场监控，发现趋势并生成分析洞见。
- 智能事务管理器：管理日程、自动执行重复性任务、整理待办事项。
- 个人知识助手：学习你的个人资料，进行长期记忆存储与推理。
快速开始
你可以通过 uv 或 pip 快速安装 nanobot。
安装完成后，需要配置 API Key（例如 OpenRouter 或 OpenAI 的 Key），然后通过简单的命令行指令即可启动。
-
初始化
bash
nanobot onboard -
配置
对于 OpenRouter 用户，在~/.nanobot/config.json文件中进行配置：
json
{
"providers": {
"openrouter": {
"apiKey": "sk-or-v1-xxx"
}
},
"agents": {
"defaults": {
"model": "anthropic/claude-opus-4-5"
}
}
} -
启动交互
bash
nanobot agent -m "二加二等于几？"
通过以上步骤，你可以在两分钟内拥有一个可工作的 AI 助手。
nanobot 的流行反映了开发者对透明、可控代码库的需求，它摆脱了复杂黑盒框架的束缚。对于学术界而言，一个简洁的基座比臃肿的产品更适合进行实验与创新。该项目也证明了，构建功能强大的 AI 智能体并不一定需要复杂的微服务架构，一个精心设计的单体 Python 脚本同样高效。
- 开源地址：https://github.com/HKUDS/nanobot
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