OpenMuse 深度评测:6.3k Star 的个人 Agent 应用,520 个测试全绿却 0 个正式版本,官方正把用户让给 OpenBot

OpenMuse 深度评测:6.3k Star 的个人 Agent 应用,520 个测试全绿却 0 个正式版本,官方正把用户让给 OpenBot

你想给 AI 配一台自己的电脑:能开浏览器、能敲命令、能读写文件,关机之后活儿还在跑。这类项目今年多得数不清,但真把代码拉下来跑一遍,十有八九卡在第一步——装不上、起不来、文档说的和代码里的对不上。CopilotKit 开源的 OpenMuse 是少数反过来的:我把仓库整个拷进沙箱,装依赖、跑检查、跑测试、起服务,520 个测试用例一个不挂,0 个失败。但同一份代码里,官方自己开了两个待合并的改动请求,要把读者劝去另一个项目。测试越绿,这件事越难看懂。

一、它是什么:一个自己带服务器的「个人 Agent 应用」

先说人话。OpenMuse(取名自「缪斯」)是一个开箱即用的个人助理应用,2026 年 9 月 15 日开源,MIT 协议,6,361 个星标。它不是你手机里那种只会聊天的助手,而是给助手配了一套「手和眼」:

  • 一个浏览器,可以持久登录、读公开网页、截图,还能让你接管正在跑的那个页面;
  • 一个可选的 Linux 终端,跑在独立容器里,能建文件、改文件、导入导出 PDF,但断网;
  • 一套后台任务,任务有计划、有检查点、可暂停、可取消,进程重启用数据库租约(也就是给任务发一张带过期时间的「占位凭证」,谁先抢到谁干活)把中断的活儿捡回来。

界面上是 iOS、Android、网页三端共用一套代码,底层用 CopilotKit 与 AG-UI(一套让前端和后端 Agent 说同一种话的协议)对接模型。

拆开看,仓库是 231 个受版本控制的文件、38,356 行 TypeScript。重心分布很诚实:

目录 位置与规模 干什么
apps/server 9,307 行 接口层、Agent 运行时、任务引擎、动作审计、存储
apps/mobile 10,281 行 iOS / Android / 网页三端界面
apps/worker 1,518 行 独立的浏览器服务,带持久化登录配置
apps/computer 371 行 非 root 的 Linux 容器镜像与文件助手
tests 52 个文件、14,733 行 行为测试,行数与核心代码几乎一比一

一个细节值得停一下:packages 目录下的三个文件夹(共享类型、集成适配、外部后端),看着像三个公共包,实际一个包声明文件都没有,也不在工作区清单里。服务端是靠相对路径直接引到对方源码的,比如从 apps/server 往上三层跳进 packages/domain/src。好处是不用给每个包配构建流程,改一行立刻生效;代价是 README 目录表里那句「共享类型包」听着像个能单独安装的东西,其实不能。

二、怎么做到的:把「AI 干活」拆成可审计的零件

这个项目的设计取舍,读代码比读文档清楚。有三处我认为是真功夫:

第一,外部动作和模型推理是分开的。发邮件、改日历这类真会碰到外部世界的操作,不走模型直接调用,而是先存成一条「动作提案」,带归属人、内容哈希、版本号,等你点确认才发。代码注释里写明「外部写操作绝不在这里重试」,因为重试一次就等于多发一封邮件。

第二,模型供应商是可换的零件。一个模型字符串、三家供应商(OpenAI、Anthropic、Google)各一套适配,还能切到兼容接口。上游明确写了哪些情况会重试、哪些 4xx 一次就失败——这类边界写在代码里而不是藏起来,是可维护的表现。

第三,后台任务有真正的失败语义。任务引擎里有一个专门的「租约丢失」错误类型,任务被暂停、取消或被别的进程抢走时会抛出来,让执行体干净退出,而不是写一半留下垃圾。它甚至有专门的测试文件去压这条路径。

三、实证:我跑出来的数字(一台受限沙箱,2026-11-09)

全部命令都在一次性沙箱里跑,没有碰生产目录,测试数据一条没编。先说结论:这个仓库的工程质量,是我今年跑的同类项目里最整齐的一档。

我跑的命令 结果 这个数字意味着什么
装依赖(按锁定文件严格安装) 1,410 个包,9.8 秒 依赖树干净,没有版本漂移
代码风格与静态检查 177 个文件,0 报错 只有一条提示:检查器配置版本比工具落后一个小版本
类型检查(服务端 + 移动端) 通过 严格模式下无类型错误
类型检查(浏览器服务) 通过 独立子目录也守住了
构建服务端 通过,产物 1.1 MB 能出可部署的 JS
60 个测试文件逐个跑 520 通过 / 0 失败 / 0 跳过 覆盖接口、任务引擎、集成、容器、浏览器、财务
一条命令跑全量测试 崩了 见下段,原因不在代码

最后两行必须放在一起看,否则会得出错误结论。仓库的测试脚本把 60 个文件一次全交给测试器并行跑;在我这台内存与进程数都受限的机器上,每个文件都要拉起一个编译子进程,跑到第八个左右就开始报「工作线程初始化失败」「线程创建:资源暂时不可用」——资源不够,不是测试写坏了。我把文件拆成一个一个串行跑,520 个用例全绿、零失败、零跳过,最慢的一个文件 14 秒。所以我给的口径是:逐文件跑全绿,一条命令跑需要一台不被限流的机器。这一点值得记住,它的持续集成配置跑在标准运行器上,那边没这个问题。

再往下是起服务,这里撞上了一个真实门槛。照文档把示例配置复制成正式配置,直接启动,进程立刻退出,报错只有一句:缺少 CopilotKit 的对话存储密钥。

这是 CopilotKit 自家托管对话存储(名叫 Intelligence)的密钥,要先登录它的命令行工具、选一个项目才发得出来。我塞了一个假密钥再启动,服务正常拉起,健康检查返回 {"ok":true,"mode":"sample","agentConfigured":true},未登录取接口返回 401——鉴权边界是真的,不是摆设。

问题在文档这层。README 开头写「兼容任何 Agent 编排外壳」(原文 Compatible with any agent harness,harness 也就是跑 Agent 的那层外壳),后面又有一处说这套托管存储「需要自己配置」。而代码里这个密钥是无条件必填的:读取配置的函数直接调必填校验,没有分支。这不是我一个人的发现,仓库里有个 2026-09-26 的 issue 就是提这个,标题直白——「让对话存储对自托管部署变成可选」,正文还贴了改动历史:先是一次提交把它设成线上必填,再一次把要求扩展到所有模式,并删掉了跳过它的分支。另有一位开发者干脆自己分叉了一个「不需要密钥」的版本发出来。

四、坐标:它站在哪,官方又想让它去哪

放进同类里看。CowAgent 那类国产 Agent 编排框架(也就是把多个步骤串起来调度的那层),考的是「能不能把复杂任务串起来」,我上次实测它 421 个测试文件跑两遍数字不同;OpenMuse 反过来,520 个用例逐个跑完全一致,但它考的不是编排能力,是「一个人用」的完整度——登录、邮件、日历、文档、财务、浏览记录,全在一个应用里。hermes-jev-skills 那篇测的是决策引擎,重点是「模型怎么选」,OpenMuse 的重点是「选了之后谁来兜底」:动作审计、租约、断点恢复。三个项目其实回答三个不同问题。

真正的反差在官方态度。仓库现在有 42 个分支、32 位贡献者,零个正式版本、零个版本标签,更新日志只有一条「0.1.0-alpha」。而 11 月 2 日和 11 月 4 日连开两个待合并的改动请求,说得很清楚:OpenMuse 现在是另一个项目 OpenBot 的一个「皮肤」,那个项目才是 CopilotKit 持续维护、带登录、带每个机器人权限、带审计轨迹的版本;这个仓库转为社区维护的起点模板。

这解释了我实测到的很多东西:为什么星数六千多却一个版本都不发,为什么 61 个待处理里 46 个是改动请求、真正的问题只有 15 个,为什么 README 里「可选」和代码里「必填」能同时存在——它正在从「产品」变成「样板间」。

五、结论:值得拷,别指望拿来就用

值得拷: 如果你想要一个「个人 Agent 应用」的完整参考实现,这是目前最整齐的开源样本之一。三个应用分工清楚,测试与代码接近一比一,动作审计、任务租约、容器隔离这些容易糊弄的地方它都写了专门的测试。拿它当骨架改,比自己从零搭省几周。

别指望: 一是别指望装完就跑。没有 CopilotKit 的密钥,服务连启动都做不到,这一点文档说得比代码含糊。二是别指望拿到稳定版本或升级路径,一个版本标签都没有。三是别按开头那句「兼容任何 Agent 编排外壳」去理解——它确实能接外部 Agent 端点,但主路径绑定的是自家运行时。

如果只想体验:等 OpenBot 那条路更省事,官方改动请求里写的迁移表就是给这个用的。如果想改代码:现在就拷这个仓库,趁它还是「纯应用」而不是「皮肤」,改动半径最小。

局限说明:本次实测在一台内存与进程数受限的沙箱里完成,全量测试的并行方式没跑通,只拿到逐文件串行结果;浏览器与 Docker 容器的两个真机冒烟测试需要 Chromium 与 Docker 守护进程,我没跑,它们在持续集成里是独立任务;模型侧只用了假密钥验证启动与鉴权,没有接真实模型跑对话。数据取自 2026-11-09 的仓库快照,主分支最后一次提交是 2026-10-26。

相关阅读:hermes-jev-skills 深度评测:823 Star 的 Jev 决策引擎,1020 个测试全绿、6 个基准我复现 5 个;CowAgent 深度评测:4.7 万 Star 的国产 Agent Harness,421 个测试文件我跑两遍数字不同

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Today 深度解析:齐俊元的个人 AI 助理,注册送 1 亿 token、传估值 25 亿美元,应用商店却只有 8 条评分

Today 深度解析:齐俊元的个人 AI 助理,注册送 1 亿 token、传估值 25 亿美元,应用商店却只有 8 条评分

换一个 AI 助理最烦的不是学新界面,是它对你一无所知:你是谁、你在忙什么、上周交代到一半的事,全得重新讲一遍。9 月 24 日上线中国大陆的 Today,想解决的正是这件事——注册就送 1 亿 token(大模型处理文字用掉的计量单位,像手机流量)加一个月 Pro 权益,基础版永久免费;而它背后的公司成立两天就拿到 1000 万美元天使轮,如今被传估值 25 亿美元。

先说清边界:我没有下载安装 Today,也没有注册账号。下文所有数字与说法都来自公开可查的一手材料——官网与官网公布的版本条款、两个地区的隐私政策与服务协议、苹果应用商店的公开数据、公司团队自己上播客的口述,以及国内媒体的报道。凡是它没公开的,我不替它补。

它是什么:一个想「先认识你」的助理

Today 的官方自我介绍有两句,中英文各一版:英文站写「懂你的助理,在你开口前就行动」,中国站写「懂你所想,为你先行」。36 氪的报道里还引了更硬的一句定位:「拥有自主思考能力的操作系统,一切以你为中心」。

打开后它会给你四个主区域:今天(当天要关注的事)、任务(你说的事和它自己排的活)、记忆(它对你形成的了解,可看可改可删)、能力(连接的应用与服务),另有一个可以给助理起名字、换性格的「AI 伙伴」。

这套结构跟主流的编码助手完全不是一回事。那些助手以任务为单位组织工作,你派活、它交付;Today 想以人为单位组织一条持续变化的时间线,任务可以从你的状态变化里自己长出来。品玩在一篇记录了深度体验的文章里打过一个比方:前一种保存的是「这项任务进行到哪」,后一种保存的是「这个人现在处于什么状态」。

它把「记忆」拆成了三种寿命:用完即弃的(搜邮件时敲的临时关键词)、有明确时效但任务结束前必须留着的(对方说周四前给材料)、真正值得长期留下的(稳定习惯、重要关系、长期目标)。

品玩写到,Today 会从一组分散行为里推导更稳的判断——比如发现你装过几个 AI 创作工具,就归纳出「长期关注 AI 产品」,再据此把这类产品的变化推给你。

它的「主动」也是这么来的。同样是品玩的体验记录:第二天收到对方回信时,Today 在没有人重新下指令的情况下自己把新邮件和前一天的任务接了起来,判断下一步该怎么推进,再回来提醒人。

同一个记录里还有个更细的例子——它注意到用户装了某个 AI 音乐工具,于是主动提醒该工具的下载政策要收紧,让用户提前处理要留的作品。

一句话:通用助手等你带着任务来,Today 想先把你的邮件、日历、关系和没做完的事组织成一个围绕你转的世界,再从这个世界里产生任务。

我把官网、条款和商店数据逐项核了一遍

这一节是全文的骨头。因为没装,我把能公开核实的部分全查了一遍,查的地方和查到的结果都放在表格里,正文只留结论:

我查的 去哪查(都是公开一手) 查到什么
支持哪些设备 两个官网的下载页 桌面端六种安装包(Mac 苹果芯片 / Mac 英特尔芯片 / Windows 64 位 / Windows ARM / Linux 64 位 / Linux ARM),移动端 iOS 加安卓,国际站与中国站各一套下载地址
装一个有多大 安装包的实际字节数 Mac 苹果芯片版 164,458,641 字节、Windows 64 位版 151,645,672 字节、Linux 版 136,362,218 字节、安卓安装包 19,370,341 字节
客户端多新 安装包的构建时间 全部构建于 2026 年 9 月 27 日,也就是本文写作前两天
手机版什么状态 苹果应用商店公开数据 iOS 版 1.19.1,2026 年 8 月 27 日上架、9 月 19 日更新,安装包 84,436,992 字节,免费;当前评分 5.0 分,评分条数 8 条
有哪些档位 官网服务协议 免费、Pro、Ultra 三档;符合条件的账号可领 7 天 Pro 试用,Ultra 目前没有试用;Pro 与 Ultra 按月订阅
卖多少钱 品玩体验记录里看到的订阅页 Pro 每月 20 美元,Ultra 每月 200 美元(协议本身只写「购买前页面会展示价格」,没把数字写进条款)
模型是谁家的 国际版隐私政策 写明可能调用亚马逊云服务、Anthropic、OpenAI 等第三方模型与云推理供应商(名单以官网公示为准,可能变动)
中国版谁在运营 中国官网备案与中文协议 汇翮(上海)智能科技,备案号沪ICP备2026015004号-3;仅向年满十八周岁的用户提供
公司什么来头 工商与媒体报道 此间无限(上海)智能科技 2026 年 3 月 4 日成立,两天后官宣 1000 万美元天使轮(IDG 资本、阶跃星辰),距离公司注册到产品在国内上线不到七个月
域名什么时候来的 品玩的采访记录 创始人齐俊元在 2014 年就买下了这个域名,当时想做个人助手,技术条件不够,隔了十二年重启

两个细节值得单独说。

一,中国站和国际站是两个主体、两套域名、两套法律文本。国际版服务条款约定适用新加坡法律、由新加坡法院管辖,并把数据出境写成常规安排。中国站协议签订地是上海、适用中国大陆法律,隐私政策把中国大陆用户的个人信息「原则上存储在中国大陆境内」,确需出境要单独取得同意,还要做安全评估或标准合同备案。

同一个产品在两地的合规姿态完全不同——如果你是冲着国际版去的,别拿中文站的隐私政策当准。

二,它的数据清单长得让人停一下。中文隐私政策里,它要处理的信息包括账号信息、你提交和它生成的内容、设备与日志、订单与支付、健康与健身数据(睡眠、心率、血压、血糖、经期、心理状态量表……)、语音、剪切板。健康数据在大陆法下属于敏感个人信息,需要单独同意,且明确不用于广告、营销、征信、保险核保和招聘。

这句话写得比同类产品清楚,但反过来也说明它要的权限范围有多大。

三处硬约束,它自己写在条款里

一、付费:免费是真免费,但取消要自己动手。 中国站服务协议写得很直白:卸载应用、退出登录、注销账号都不等于取消自动续费,你得回原购买渠道取消;自动续费前至少提前 5 天会再提醒你一次;费用除非法律要求否则不退。换句话说,「基础版永久免费」是成立的,但试用结束后的扣费路径要你自己走一遍。

二、记忆越准,越依赖它推导得对。 它记的不是你的原话,而是从你的行为里推出的判断。推对的时候体验非常好——品玩记的那个例子(从你装了哪些 AI 创作工具推出你长期关注 AI 产品,再把该领域的变化推到你眼前)就是这么来的。

推错的代价也被这篇体验记录点出来了:记忆累积久了,旧状态和新决定会混在一起,已经结束的事可能继续影响判断。团队给的解法是主动遗忘、压缩和更新,按信息的类型、时效、未来价值来决定去留——这是产品设计上的选择,目前还没有第三方验证。

三、它记住的东西,边界在协议里。 国际版隐私政策承诺不拿可识别的聊天内容、附件和健康数据去训练面向公众的基础模型,也承诺不成批出售个人信息;中国站协议则要求你在医疗、法律、金融、人身安全这类事项上不能把它的输出当唯一依据。

这两句话合起来才是完整的阅读方式:它不会被拿去喂模型,但它的判断仍然是要你自己复核的。

25 亿美元估值,要跟什么比

关于钱,需要先分清哪部分是官方信息:媒体报道里出现过两个数字——今年 3 月官宣的天使轮是 1000 万美元,投资方是 IDG 资本和阶跃星辰(阶跃星辰同时提供底层模型支持,这一点多家媒体一致);而 25 亿美元估值目前是传闻,未见公司确认。

把这个传闻放进同类坐标系里,反差就出来了:

产品 融资情况 报道中的估值 成立时间
Today(此间无限) 1000 万美元天使轮(多家媒体一致) 25 亿美元(传闻) 2026 年 3 月
Instinct 累计 3.5 亿美元(4 月种子轮、7500 万美元 A 轮、8 月 26 日 2.5 亿美元 B 轮) 25 亿美元 2025 年
River AI 11 亿美元种子轮加 A 轮(英伟达、AMD 参投) 未披露 2026 年 6 月

同一张 25 亿美元的牌,一家是拿了 3.5 亿美元换来的,另一家用 1000 万美元就传出来了——这就是当下「个人助理」这个方向的热度与泡沫同时存在的证据。

评论这个赛道的报道都提到同一处风险:把邮箱、短信、日历、支付的权限交给一个助理,等于交出数字生活的钥匙;而一个会自作主张的助理在关键事务上出错,代价可能远高于省下的时间。

回到产品本身,适合谁:手上已经有编码助手、但经常要重复交代个人背景的人,以及愿意先花几天让它读邮件和日历、再等它把记忆养起来的人。

不适合谁:需要稳定服务和售后保障的企业场景(它自己写明只对个人、且服务可能随时调整)、不愿把健康和日程数据交给第三方的用户,以及期待「装上就变聪明」的人——记忆型产品的价值曲线是往后走的,前几天大概率不如你惯用的助手。

判断

一句话结论:它值得放进观察清单,但现在还不值得你交出全部权限。

它的思路是对的——模型能力不再是瓶颈之后,个人助理真正的差异就在「对你的了解」这件事上,而这需要时间积累,积累的前提是信任。它的账也已经很明白:Pro 每月 20 美元、Ultra 每月 200 美元,要靠订阅收入去覆盖模型调用和 24 小时云端电脑的成本。

能不能跑赢这笔账,取决于记忆和主动提醒创造的价值是不是真的多于它带来的打扰与解释成本——这一点只能靠真实用户的留存数据来回答。

我们之前评过几个记忆系统的开源实现,结论都是同一条:记忆的难点不在记得住,而在忘得对、更新得准。Today 把「主动遗忘」写进了产品设计,方向选得对,但这条路要靠公开验证。

你真想试,建议按这个顺序:先用免费档只接日历和笔记,跑两周看它推给你的东西有多少是你真想知道的,再决定要不要放开邮件。

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