Об этом проекте

LobsterAI — это открытый настольный ИИ-агент от NetEase Youdao, распространяемый под лицензией MIT и упакованный как приложение Electron для macOS и Windows. Он позиционируется как офисный ассистент для всех сценариев: вместо простого общения он работает в реальной рабочей среде пользователя, взаимодействуя с локальными файлами, командами терминала, браузерными процессами, документами, таблицами, слайдами, IM-каналами, запланированными задачами и рабочими пространствами проектов. Проект разделен на два уровня. Cowork — это продуктовый и сессионный уровень внутри настольного приложения, отвечающий за локальное хранение, разрешения, состояние интерфейса, артефакты, агентов, память и привязки к IM. OpenClaw — это среда выполнения и шлюз под ним, отвечающий за выполнение агента. Интеграционный код, такой как openclawEngineManager, openclawConfigSync, openclawRuntimeAdapter и coworkEngineRouter, преобразует состояние LobsterAI в поведение среды выполнения OpenClaw. Ключевые возможности, описанные в README: - Настольные сессии Cowork: длительные задачи агента с локальными проектами и файлами, с потоковым прогрессом, историей сессий, отображением результатов инструментов и запросами на одобрение перед чувствительными действиями, такими как файловые операции, команды терминала или сетевой доступ. - Мультиагентные процессы: созданные пользователем агенты с собственной идентичностью, выбором модели, навыками, рабочей директорией, состоянием включения и привязками к IM, наряду с общим Главным агентом. - Экспертные наборы: устанавливаемые сценарий-ориентированные пакеты, объединяющие выбор возможностей и ссылки, используемые вместе с отдельными навыками. - Навыки: 28 встроенных навыков, настроенных в SKILLs/skills.config.json, охватывающих веб-поиск, документы Word, таблицы, PowerPoint, обработку PDF, генерацию видео Remotion, автоматизацию браузера, генерацию изображений и видео, исследование акций, написание контента, электронную почту, погоду и создание навыков. - MCP-серверы: внешние инструменты и источники данных, подключенные через Model Context Protocol, хранящиеся локально и синхронизируемые в OpenClaw при включении. - Запланированные задачи: повторяющиеся работы, созданные через разговор или интерфейс, например, ежедневные новостные дайджесты, сводки входящих, мониторинг веб-сайтов и еженедельные отчеты. - Удаленное управление через IM: доступ к настольному агенту из WeChat, WeCom, DingTalk, Feishu/Lark, QQ, Telegram, Discord, NetEase IM, NetEase Bee, POPO и электронной почты, с возможностью привязки разных аккаунтов или каналов к разным агентам для многоплатформенных экземпляров. - Богатые артефакты: предпросмотр и управление сгенерированными HTML, SVG, изображениями, видео, диаграммами Mermaid, кодом, Markdown, текстом, документами и артефактами локальных сервисов внутри приложения. - Локальная память и данные: сессии и данные приложения в локальном SQLite; память рабочего пространства OpenClaw использует файлы, такие как MEMORY.md, USER.md, SOUL.md и ежедневные заметки, чтобы предпочтения и контекст проекта сохранялись между сессиями. Примеры запросов в README включают создание локальной системы инвентаризации из данных Excel, анализ таблицы в визуальную панель мониторинга, исследование рынка и создание презентации, автоматизацию утренних браузерных проверок панели рекламы, отбор резюме по описанию вакансии и ежедневный дайджест ИИ-новостей в 9 утра по будням. Архитектура: рендерер использует React, Redux Toolkit и Tailwind с рендерерами артефактов и интерфейсами конфигурации; основной процесс Electron обрабатывает жизненный цикл, IPC, SQLite-персистентность, аутентификацию, логирование, запуск OpenClaw, восстановление среды выполнения, синхронизацию навыков, IM-шлюзы и сервисы артефактов. Сборка из исходников требует Node.js >=24.15.0 <25, npm >=11.17.0 <12, git и pnpm; первый запуск собирает закрепленную среду выполнения OpenClaw из соседнего клона. Команды разработки включают npm run electron:dev:openclaw, npm run electron:dev, npm run build, npm run compile:electron, npm test и npm run lint. Скрипты упаковки (dist:mac, dist:win, dist:linux и варианты) создают установщики для каждой ОС, с шагами для Windows, специфичными для портативного Python и Git. Отдельная среда выполнения DeepSeek Harness (dsh) имеет свои скрипты сборки, упаковки, проверки и сквозного тестирования, с архивами для каждой платформы, проверяемыми по дайджесту. Замечания по безопасности: окна рендерера используют изоляцию контекста, отключенную интеграцию Node и песочницу; доступ от рендерера к основному процессу идет через preload IPC API; чувствительные действия инструментов ограничены разрешениями и логируются; данные приложения хранятся в lobsterai.sqlite в userData Electron, а состояние OpenClaw, память рабочего пространства, сгенерированные конфигурации и логи шлюзов — в userData/openclaw. Поддержка сообщества предлагается через группу WeChat, шаблоны issue на GitHub и руководство по pull request. Проект создан и поддерживается NetEase Youdao.