Hope Agent
跨端延续任务与记忆的本地优先桌面助手。
- Star 数
- ★ 1.9k
- 最近更新
- 今天
- License
- MIT
- 主语言
- Rust
- FA 评分
- 68/100 · 存在缺口
30 秒速览
- 运行形态
- 可在哪里用
- 通用 · 跨平台Codex · OpenAI API · Claude API
- 费用
- 软件免费,模型调用费用自付
- 上手难度
- 低 · 几分钟可跑通
- 开始前需要
- 典型场景
- 需要在 Mac 桌面持续跟进多步骤研究或工作事项的个人用户,可用 Goal、Workflow、Loop 和后台 Task 管理并恢复执行。
- 不适合
- 需要完整 Windows 或 Linux 桌面体验的用户,这两个平台目前仅为实验性支持
- 不愿配置 Provider API Key 或安装 Ollama 本地模型的用户
- 源码审查
- 68/100 · 存在缺口
这个 Agent 能做什么,适合哪些场景?
Hope Agent 是一个以本地桌面为主要入口的个人 AI 助手,也可作为带 Web GUI 的常驻服务运行。它以 Rust 核心、Tauri 2 桌面壳和 React 19 前端构成,并提供 Desktop、Server + Web GUI 与 ACP 三种运行模式。它把项目、会话、记忆、目标、工作流与后台任务组织在同一系统中,状态默认保存于 ~/.hope-agent/。除了对话,它还能在审批条件下操作文件、运行 bash、调用 MCP、控制浏览器及 macOS,并通过子 Agent 协作推进工作。它还包含基于真实 Markdown 的知识空间,以及可生成和导出多种设计产物的设计空间。
用户先在 Onboarding 中选择 Provider 模板,填写 API Key 或使用 Codex OAuth 登录。对话可归入 Project;系统将全局、项目和 Agent 记忆分层保存,并通过全文和向量检索按需召回。用户可定义 Goal 及完成标准,Workflow 记录一次执行中的阶段、条件、并行、工具、Diff、Review 和验证,Loop 则按间隔、条件或事件再次触发推进;Task 展示实时进度。经统一审批后,它可运行 bash、读写文件、调用 MCP(含 OAuth 2.1 transport)、连接工作空间,并在 macOS 上操作桌面或通过可控浏览器执行页面操作。设计空间可生成网页、移动原型、演示文稿等产物并导出 HTML、PNG、PDF、PPTX、MP4 或 ZIP;知识空间读写 Markdown、支持检索、双链、图谱和 Obsidian 库绑定。
- 需要在 Mac 桌面持续跟进多步骤研究或工作事项的个人用户,可用 Goal、Workflow、Loop 和后台 Task 管理并恢复执行。
- 在 NAS、家用服务器或 VPS 上部署个人助手的用户,可运行 hope-agent server,通过浏览器访问 Web GUI,并让 IM 渠道和定时任务保持在线。
- 维护 Markdown 笔记或已有 Obsidian 库的知识工作者,可用知识空间归档资料、检索内容并审阅 AI 整理建议。
- 需要从文字或参考图产出网页、移动原型、演示文稿或海报的产品与设计人员,可在设计空间预览、微调、管理版本并导出交付物。
- 需要把 API、命令、文件和 MCP 服务组合到同一工作流的高级用户,可在审批下让主对话和动态子 Agent 分工执行。
如何安装或部署这个 Agent?
macOS 可执行:
brew tap shiwenwen/hope-agent
brew install --cask hope-agent自托管可执行:
docker run -d --name hope-agent -p 127.0.0.1:8420:8420 -v hope-data:/data ghcr.io/shiwenwen/hope-agent:latest容器启动后打开 http://127.0.0.1:8420。首次使用需要选择 Provider 模板并填写该 Provider 的 API Key,或使用 Codex OAuth 登录;本地模型路径可在设置中安装并配置 Ollama。
如何使用这个 Agent?
启动桌面应用,或运行 hope-agent server start 后访问 http://127.0.0.1:8420。完成 Provider 设置后直接创建对话;需要长期推进时,为任务设置 Goal 和完成标准,再让 Workflow 执行并用 Loop 设定再次推进条件。需要 IDE 后端时运行 hope-agent acp。若要从其他设备访问,将服务器监听地址设为 0.0.0.0:8420 并配置 API Key;公网部署应在前面配置 HTTPS 反向代理。
这个 Agent 有哪些优点和局限?
- 同一 ha-core 支撑桌面、无 GUI Server + Web GUI 与 ACP 模式,适合在本机和自托管环境之间延续会话、记忆和任务状态。
- 将 Goal、Workflow、Loop、Task 与可暂停、恢复和保守恢复的持久执行记录组合起来,覆盖一次性聊天之外的长期任务推进。
- 内置 MCP 客户端、bash、文件操作、浏览器控制和 macOS 控制,并为副作用操作提供统一审批及可选 Docker 沙箱。
- 同时提供真实 Markdown 知识空间与可导出 HTML、PNG、PDF、PPTX、MP4、ZIP 的设计空间,覆盖知识维护和多类交付物生成。
- 支持 40+ Provider 模板、300+ 预设模型、Ollama 本地模型与多 API Key 轮换,模型接入不局限于单一供应商。
- 完整桌面体验明确以 macOS 为主;Linux 和 Windows 被标注为实验性支持,Windows 仅提供 x64。
- 使用云模型需要自行提供 Provider API Key 或 Codex OAuth;使用本地模型则需要完成 Ollama 安装和模型下载。
- 文件写入、命令、浏览器和电脑控制具有实际副作用,即使有审批和 Docker 沙箱,仍需用户配置权限并审查操作。
- 远程访问需要调整监听地址并设置 API Key;公网部署还需要自行配置 HTTPS 反向代理。
- 状态默认位于 ~/.hope-agent/;材料说明了 Obsidian 绑定,但未说明通用的数据迁移或导入导出流程。
这个 Agent 与同类方案有什么区别?
与直接使用 Ollama 相比,Hope Agent 将 Ollama 作为本地运行时和 OpenAI 兼容端点的 GUI 配置路径;Qwen、Gemma 等模型仍由 Ollama 模型库分发。
与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。
| Agent | 源码审查 | 形态 / 费用 | Star | 最近更新 | 主语言 | 完整支持的平台 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Hope Agent 当前 | 68 · 存在缺口 | 桌面应用免费 + 模型费 | ★ 1.9k | 今天 | Rust | Codex · OpenAI API · Claude API |
| Atom 平台 | 67 · 存在缺口 | 命令行工具免费 + 模型费 | ★ 911 | 今天 | Python | OpenAI API · Claude API |
| Commonly | 70 · 存在缺口 | 自托管服务免费 + 模型费 | ★ 1.4k | 今天 | JavaScript | Codex · Claude Code |
| DeepChat | 70 · 存在缺口 | 桌面应用免费 + 模型费 | ★ 6.4k | 今天 | TypeScript | OpenAI API · Claude API |
FollowAgents 如何评估这个 Agent?
查看各维度的扣分理由
AGENTS.md 将产品安全边界具体落实到权限引擎、逐次审批、SSRF 检查、工作区路径和令牌处理,浏览器技能要求遇到登录、验证码及权限提示时停下,飞书技能也对审批操作要求确认;因此常见高风险边界有说明。扣分原因是入口同时提供危险启动参数,可在本次进程跳过所有工具审批,且样本没有展示完整权限实现或数据流;publisher 的署名虽可见,但维护身份与更新责任并未独立验证。
浏览器主机和运行时入口对断连、协议不匹配、无效帧、诊断错误及更新回滚有明确处理说明;AGENTS.md 也列出边界检查和定向验证入口。扣分原因是样本未包含依赖锁文件内容、完整失败路径或实际验证结果,故依赖可用性只能部分判断。
文档面向桌面用户、跨设备任务、HTTP/WS、ACP、MCP 和 headless 部署,提供浏览器、IM、技能、目标及工作流等场景;安装和工具使用约束也涉及不同运行环境。扣分原因是核心 README 正文未在样本中,产品能力边界和各部署方式的前置条件不能完整核对。
根 AGENTS.md 的内容主要是贡献者开发与架构约束,并非面向用户的产品指令;它有系统文档索引和维护规则。样本还提供详细的 Feishu 操作剧本、错误码、浏览器流程与限制,MIT 许可证清楚。扣分原因是英文 README 仅导向未提供的 README.md,版本历史和维护责任在样本中不够完整。
目标、记忆、动态工作流和跨设备代理与源码中的桌面、服务端、ACP、技能、浏览器及评测组件相互呼应,技能示例能给出可直接使用的流程和输出格式。扣分原因是系统范围大且需多种外部模型、运行时、浏览器扩展及服务配置;样本没有足够的用户成本或部署复杂度说明。
仓库说明、Cargo/package 元数据、入口代码、浏览器主机、技能和安全政策对产品形态及部分安全主张有交叉支持;评测 CLI 也展示了计划、运行、汇总与证据验证的实现入口。扣分原因是若干安全与评测保证仅在文档或注释中陈述,样本没有相应实现、测试结果或完整 README 可供独立核对。
- 启动参数 --dangerously-skip-all-approvals 会在当前进程跳过所有工具审批;使用前应理解其影响。
- 样本没有包含 README.md 正文、锁文件内容或完整权限实现,安装要求、依赖状态及安全保证仍有无法静态核实的部分。
最近版本
来自该项目 GitHub Releases 的最新发布记录,说明为上游原文摘录,未经本站改写或测试。
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v0.72.0 Hope Agent v0.72.0
发布说明摘录
[简体中文](https://github.com/shiwenwen/hope-agent/blob/v0.72.0/docs/release-notes/v0.72.0.md) · [English](https://github.com/shiwenwen/hope-agent/blob/v0.72.0/docs/release-notes/v0.72.0.en.md) Hope Agent v0.72.0 更多模型选择 在设置中添加服务商时,可选择 GPT-6.1 Terra、Kimi K3.1 Pro 及其高速型号、Unbiased Pareto 26.10 和火山方舟 DeepSeek V4.1 Flash。API 与 Codex 订阅的可用范围、上下文和费用各自独立,已有配置保留;请按账号权限与费用选择,新增预设不代表已完成真实账号验收。详见[模型与服务商](https://github.com/shiwenwen/hope-agent/blob/v0.72.0/docs/user-guide/02-模型与Provider.md)。 长任务与设计检查更准确 …在 GitHub 查看 ↗ -
v0.71.0 Hope Agent v0.71.0
发布说明摘录
Hope Agent 0.71.0 — 图像与转写新预设,减少配置误操作 > 简体中文 · [English](https://github.com/shiwenwen/hope-agent/blob/v0.71.0/docs/release-notes/v0.71.0.en.md) > 发布日期:2026 年 10 月 30 日 > 完整改动列表见 [CHANGELOG](https://github.com/shiwenwen/hope-agent/blob/v0.71.0/CHANGELOG.md#0710---2026-10-30)。 新建图像服务商时有更多画幅选择 在设置中新建 Google 图像服务商,首选预设更新为 Nano Banana 2.1,可选更宽或更长的画幅。图像工具与 Agent 的图像产物生成可使用最多 14 张参考图;设计空间首页仍最多 5 张。现有模型和默认链不会自动更换,当前接入不支持蒙版重绘或视频、PDF 输入。新型号的真实画质与费用尚未验收。 按录音方式选择转写预设 …在 GitHub 查看 ↗ -
v0.70.0 Hope Agent v0.70.0
发布说明摘录
Hope Agent 0.70.0 — 更多模型选择与消息接收修复 > 简体中文 · [English](https://github.com/shiwenwen/hope-agent/blob/v0.70.0/docs/release-notes/v0.70.0.en.md) > 发布日期:2026 年 10 月 27 日 > 完整改动列表见 [CHANGELOG](https://github.com/shiwenwen/hope-agent/blob/v0.70.0/CHANGELOG.md#0700---2026-10-27)。 更容易找到入口与模型 侧栏图标下方现在常驻显示入口名称,长名称仍可悬停查看完整提示;小窗口可通过“更多”找到折叠入口。 添加服务商时,可选择 Unbiased 的 Pareto 稳定版或预览版;Google 模板新增 Gemini 4 Argon,Mistral 模板新增 Z.ai GLM 5.3 Flash。填入对应服务商的 API Key 后即可配置使用。ChatGPT 登录的新建 GPT-6.1 Sol 预设采用 500K 上下文;已保存的上下文和当前模型不会自动改写。账号资格、模型可用性和实际费用仍由服务商决定,模板参数不代表真实账号验收。 减少消息误触发与接收损坏 …在 GitHub 查看 ↗
常见问题
数据默认存在哪里?
能否不用云端模型?
如何安全地让其他设备访问?
后台任务意外退出后会怎样?
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