HKU เปิดตัวผู้ช่วย AI น้ำหนักเบา ‘nanobot’: รหัสเพียง 4,000 บรรทัด รองรับหลายแพลตฟอร์มและ LLM หลัก ดาวบน GitHub พุ่ง 13,000 ดวง

ห้องปฏิบัติการวิทยาศาสตร์ข้อมูลของมหาวิทยาลัยฮ่องกงได้เปิดตัวโครงการผู้ช่วย AI ส่วนบุคคลน้ำหนักเบาพิเศษชื่อ nanobot โครงการนี้ให้ความสำคัญอย่างยิ่งกับความสามารถในการอ่านโค้ด ความเป็นมิตรต่อการวิจัย การเริ่มต้นใช้งานที่รวดเร็ว และความง่ายในการผสานรวมโมเดลและช่องทางการแชทที่หลากหลาย

ไม่นานหลังจากเปิดตัว โครงการนี้ได้รับดาวบน GitHub มากกว่า 13,000 ดวง

แรงบันดาลใจในการออกแบบ nanobot มาจาก Clawdbot โดยโค้ดเบสมีเพียงประมาณ 4,000 บรรทัด เทียบกับ Clawdbot เวอร์ชันดั้งเดิมที่มีประมาณ 430,000 บรรทัด ซึ่งลดลง 99% การออกแบบที่เรียบง่ายนี้ทำให้โค้ดอ่านง่าย แก้ไขและขยายได้ง่าย เป็นจุดเริ่มต้นในอุดมคติสำหรับการศึกษาสถาปัตยกรรมผู้ช่วย AI

แนะนำโครงการ

รองรับหลายแพลตฟอร์ม: nanobot รองรับการโต้ตอบกับ AI ผ่านแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Telegram, Discord, WhatsApp และ Lark (Feishu) การรองรับ Lark ทำให้เหมาะกับสภาพแวดล้อมการทำงานในประเทศจีน

รองรับหลายโมเดล: รองรับผู้ให้บริการโมเดลภาษาขนาดใหญ่เกือบทั้งหมด รวมถึง OpenRouter, Claude, OpenAI, DeepSeek, Google Gemini และสามารถรันโมเดลท้องถิ่นผ่าน vLLM ได้

ต่อไปนี้คือไดอะแกรมสถาปัตยกรรมหลักของ nanobot:

• Agent Loop (วงจรเอเจนต์): รับผิดชอบในการให้เหตุผลและการตัดสินใจดำเนินการอย่างต่อเนื่องตามงานปัจจุบัน บริบท และผลลัพธ์จากการเรียกใช้เครื่องมือ
• โมดูลจัดการความจำและบริบท: รับผิดชอบการจัดการความจำระยะสั้นและระยะยาว รวมถึงการตัดแต่งและจัดโครงสร้างบริบทใหม่
• ระบบ Skills & Tools: จัดเตรียมชุดเครื่องมือที่สามารถเรียกใช้ได้ เช่น เรียกใช้ GitHub API, ค้นหาข้อมูลสภาพอากาศ, ควบคุม tmux หรือรันคำสั่ง shell เป็นต้น
• ชั้นแอปพลิเคชันแชท: ทำหน้าที่เป็นชั้นปรับตัวสำหรับช่องทางการรับและส่งข้อความที่หลากหลาย
• โมดูล LLM: ใช้สำหรับจัดการและระบุผู้ให้บริการและโมเดล LLM ที่แตกต่างกันโดยอัตโนมัติ

ฟังก์ชันหลัก

คุณสามารถใช้ nanobot สร้างผู้ช่วย AI ส่วนบุคคลที่มีความสามารถดังต่อไปนี้:

• วิศวกรซอฟต์แวร์แบบฟูลสแตก: สามารถเข้าใจโค้ดเบส ช่วยในการพัฒนา ดีพลอย และปรับขนาดงาน
• นักวิเคราะห์ตลาดแบบเรียลไทม์: ทำการตรวจสอบตลาดตลอดเวลา ค้นหาแนวโน้ม และสร้างข้อมูลเชิงลึกจากการวิเคราะห์
• ผู้จัดการงานอัจฉริยะ: จัดการตารางงาน ดำเนินงานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติ จัดระเบียบรายการสิ่งที่ต้องทำ
• ผู้ช่วยความรู้ส่วนบุคคล: เรียนรู้ข้อมูลส่วนบุคคลของคุณ จัดเก็บความจำระยะยาวและให้เหตุผล

เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว

คุณสามารถติดตั้ง nanobot ได้อย่างรวดเร็วผ่าน uv หรือ pip

หลังการติดตั้งเสร็จสิ้น จำเป็นต้องกำหนดค่า API Key (เช่น Key ของ OpenRouter หรือ OpenAI) จากนั้นจึงสามารถเริ่มต้นได้ด้วยคำสั่ง command line ที่ง่ายดาย

1. เริ่มต้นใช้งาน
   bash
nanobot onboard

2. กำหนดค่า
   สำหรับผู้ใช้ OpenRouter ให้กำหนดค่าในไฟล์ ~/.nanobot/config.json:
   json
{
"providers": {
"openrouter": {
"apiKey": "sk-or-v1-xxx"
}
},
"agents": {
"defaults": {
"model": "anthropic/claude-opus-4-5"
}
}
}

3. เริ่มต้นการโต้ตอบ
   bash
nanobot agent -m "สองบวกสองเท่ากับเท่าไหร่?"

ด้วยขั้นตอนข้างต้น คุณสามารถมีผู้ช่วย AI ที่ใช้งานได้ภายในสองนาที

ความนิยมของ nanobot สะท้อนถึงความต้องการของนักพัฒนาที่มีต่อโค้ดเบสที่โปร่งใสและควบคุมได้ ซึ่งหลุดพ้นจากข้อจำกัดของเฟรมเวิร์กกล่องดำที่ซับซ้อน สำหรับแวดวงวิชาการ พื้นฐานที่เรียบง่ายย่อมเหมาะสมกว่าผลิตภัณฑ์ที่อ้วนฉุสำหรับการทดลองและนวัตกรรม โครงการนี้ยังพิสูจน์ให้เห็นว่าการสร้างเอเจนต์ AI ที่ทรงพลังไม่จำเป็นต้องมีสถาปัตยกรรมไมโครเซอร์วิสที่ซับซ้อน สคริปต์ Python เดี่ยวที่ออกแบบมาอย่างดีก็มีประสิทธิภาพได้เช่นกัน

• ที่อยู่โอเพนซอร์ส: https://github.com/HKUDS/nanobot

ติดตาม “Whale Habitat” Mini Program เพื่อรับข่าวสาร AI ล่าสุด

⚠️ หมายเหตุ: เนื้อหาได้รับการแปลโดย AI และตรวจสอบโดยมนุษย์ หากมีข้อผิดพลาดโปรดแจ้ง