Osaurus
在 Mac 上运行可记忆、可执行任务且不绑定模型的个人 AI 智能体。
- Star 数
- ★ 8.1k
- 最近更新
- 今天
- License
- MIT
- 主语言
- Swift
- FA 评分
- 80/100 · 表现良好
30 秒速览
- 运行形态
- 可在哪里用
- 通用 · 跨平台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
- 希望代码、文件和对话上下文留在本机的 Apple Silicon 开发者，可使用本地 MLX 模型和隔离沙箱完成编码与仓库操作。
- 不适合
- 使用 Windows、Linux 主机或 Intel Mac 的用户，产品仅支持 Apple Silicon Mac 与 macOS 15.5+
- 需要完整 Linux VM 沙箱的团队，该功能要求 macOS 26+，旧版本仅有受限的 Seatbelt 回退
- 希望完全避免任何联网或遥测的用户，崩溃报告默认开启且云端模型与中继会外发数据
- 源码审查
- 80/100 · 表现良好
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
Osaurus 是一个使用 Swift 编写的原生 macOS AI 智能体框架，将智能体、持久记忆、工具、自动化和密码学身份保存在用户的 Mac 上。它既能通过 MLX 或 Apple Foundation Models 运行本地模型，也能连接 OpenAI、Anthropic、Gemini、xAI/Grok、Venice AI、OpenRouter、Ollama、LM Studio 和 Osaurus Router。每个智能体拥有独立提示词、记忆、主题以及可选本地数据库，并能在指定工作目录中读取文件、使用 Git、搜索和执行代码。Osaurus 同时提供聊天界面、CLI、MCP 服务端与客户端，以及兼容 OpenAI、Anthropic 和 Ollama 的 HTTP API。它可完全离线运行；云模型、远程 MCP、网络中继和浏览器等联网能力由用户按需启用。采用前需要确认使用 Apple Silicon 和 macOS 15.5 以上版本，而完整 Linux VM 沙箱要求 macOS 26 以上版本。
用户选择智能体和工作目录后，Agent Loop 会向模型提供文件、搜索和 Git 工具；启用沙箱时，还会提供隔离的 Shell、Python、Node.js、编译器和包管理器。模型生成 Markdown 待办列表，调用工具完成任务，并在同一聊天窗口中输出经过核验的总结。记忆系统从会话中提炼身份、固定事实和情节记忆，按显著性筛选后为后续请求注入一小段相关上下文。macOS 26 以上版本使用 Apple Containerization 驱动的 Alpine Linux VM、VirtioFS 工作区和 vsock 主机桥；旧系统则退回受 sandbox-exec 限制的原生 macOS Seatbelt 沙箱。Osaurus 可以通过 osaurus mcp 向 MCP 客户端暴露工具，也能聚合基于 HTTP/SSE 的远程 MCP 提供方。它还提供 /v1/chat/completions、/anthropic/v1/messages 和 /api/chat，并通过 POST /agents/{id}/run 执行服务端自主循环。可选能力包括本地图片生成、持久 WebKit 浏览器、定时任务、文件夹监听、子智能体委派、语音输入、加密智能体通信和互联网中继。
- 希望代码、文件和对话上下文留在本机的 Apple Silicon 开发者，可使用本地 MLX 模型和隔离沙箱完成编码与仓库操作。
- 已经使用 OpenAI、Anthropic 或 Ollama API 客户端的团队，可把本地端点指向 Osaurus，同时继续使用现有工具调用流程。
- 需要长期研究或个人助理的用户，可创建拥有独立提示词、分层记忆、主题和可选数据库的专用智能体。
- 需要让外部 MCP 客户端访问 Mac 本地工具的用户，可运行 osaurus mcp，并在开启网络暴露时配置范围受限的访问密钥。
- 在不同模型间切换但希望保留智能体记忆和工具配置的用户，可在本地模型、Apple Foundation Models 与多个云提供商之间选择。
- 需要后台工作的 Mac 用户，可利用计划任务、文件夹监听器或智能体的单次自调度运行处理重复任务。
如何安装或部署这个 Agent？
运行 brew install --cask osaurus，或从 GitHub Releases 下载最新的 Osaurus.dmg。安装后从 Spotlight 启动 Osaurus，或运行 osaurus ui；最低要求是 Apple Silicon 和 macOS 15.5。若从源码构建，运行 git clone https://github.com/osaurus-ai/osaurus.git、cd osaurus、open osaurus.xcworkspace，然后在 Xcode 16 或更高版本中构建并运行 osaurus target。完整 Linux VM 沙箱另需 macOS 26 以上版本；更早版本会使用 Seatbelt 沙箱。
如何使用这个 Agent？
首次使用可运行 osaurus ui 打开聊天界面，创建或选择智能体和工作目录，然后在聊天中提交任务。服务器模式使用 osaurus serve --port 1337，状态检查使用 osaurus status，停止服务使用 osaurus stop；需要局域网访问时使用 osaurus serve --port 1337 --expose。OpenAI 兼容客户端连接 http://127.0.0.1:1337/v1/chat/completions，Anthropic 兼容客户端连接 http://127.0.0.1:1337/anthropic/v1/messages，Ollama 客户端连接 http://127.0.0.1:1337/api/chat。要作为 MCP 服务端使用，在客户端配置中将 command 设为 osaurus、args 设为 ["mcp"]；仅回环访问无需凭据，启用网络暴露后需在环境变量 OSAURUS_MCP_ACCESS_KEY 中提供 osk-v1... 访问密钥。本地模型可完全离线运行；选择云提供商时需在 Osaurus 中连接相应服务，源码未给出统一凭据格式。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 智能体、记忆、工具和本地模型可以全部驻留在 Mac 上，基础工作流无需网络。
- 模型层可替换，明确支持 MLX、Apple Foundation Models 以及多个云端和本地 API 提供商，而智能体上下文可以保留。
- 同时提供图形界面、CLI、MCP 双向集成和三种兼容 HTTP API，便于接入现有开发工具。
- macOS 26 上的每智能体 Linux 用户、VirtioFS 和 vsock 桥提供明确的执行隔离架构。
- 云发送前可使用本地隐私分类器、确定性规则、人工复核和失败关闭扫描，并可在 Insights 中检查实际发送内容。
- MIT 许可，插件可通过 Swift 或简单 JSON 配方扩展。
- 核心运行环境限定为 Apple Silicon Mac 和 macOS 15.5 以上版本，不能直接部署到 Windows、Linux 主机或 Intel Mac。
- 完整 Alpine Linux VM 沙箱依赖 macOS 26；旧版本的 Seatbelt 后备方案只支持 pip/npm 安装，并且网络权限是全开或全关。
- 浏览器、云模型、远程 MCP 和中继会引入网络或第三方服务依赖，完全离线模式无法使用这些路径。
- 本地模型和约 2.8 GB 的隐私过滤模型会占用磁盘与统一内存，运行大型模型还受 Apple Silicon 设备资源限制。
- 使用云提供商时，上游仍会处理请求；Osaurus Router 不保存提示词或回复内容，但会保存计费所需的使用元数据。
- 发行版的崩溃和卡死报告默认开启，虽然可在设置中关闭；匿名使用分析与崩溃报告由两个独立开关控制。
这个 Agent 与同类方案有什么区别？
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Osaurus 当前 | 80 · 表现良好 | 桌面应用免费 + 模型费 | ★ 8.1k | 今天 | Swift | OpenAI API · Claude API |
| LycheeMemory | 52 · 缺口较多 | 命令行工具免费 + 模型费 | ★ 1.1k | 3 个月前 | Python | Claude Code · OpenAI API |
| Agentor 智能体开发框架 | 50 · 缺口较多 | 代码库 / SDK免费 + 模型费 | ★ 214 | 1 天前 | Python | OpenAI API |
| AgentPool 编排中心 | 44 · 缺口较多 | 命令行工具免费 + 模型费 | ★ 197 | 5 个月前 | Python | Codex · Claude Code · OpenAI API · Claude API |
FollowAgents 如何评估这个 Agent？
查看各维度的扣分理由
证据描述了按代理隔离的 Linux 用户、工作区写入限制、默认关闭的子代理与浏览器、首次使用或后果性浏览器操作审批、云端发送前审查、失败关闭脱敏、Keychain 身份密钥、可撤销访问密钥，以及遥测和云服务的数据边界，因此敏感数据处理和数据流透明度较强。扣分在于：代理仍可执行代码、联网、调用远程 MCP、建立公网中继和运行自动化，材料没有证明所有外部副作用均逐项确认；早期 macOS 的网络控制为全开或全关；明文存储是默认值；缺少通用撤销文件修改或恢复任务副作用的机制。依赖有锁定工具链、Package.resolved 校验语境和发布前 CI 门禁，但 Actions 仅按主要版本标签固定，且未展示漏洞扫描、SBOM 或依赖更新策略。许可证归属于 Osaurus, Inc.，仓库也给出项目渠道和第三方组件归属，但发布者未由指定企业注册表验证，故维护身份只能视为仓库内声明。
README、安装要求、架构和工作流总体形成连贯产品叙述；CI 固定 Xcode 与运行器，发布流程要求核心测试、CLI、lint 和 shellcheck 通过，并对编译超时、启动挂起、零测试结果、普通失败及进程崩溃提供异常细致的诊断信息，因此失败消息可得满分。扣分在于未提供 Package.resolved、依赖清单或实际 CI 结果，无法静态确认依赖在目标环境可获得；“完全离线”“没有任何内容离开 Mac”“零风险”等宽泛表述与可选云提供商、默认启用的发行版崩溃报告及沙箱回连宿主的说明存在限定关系，宣传语不够严格自洽。
材料明确覆盖研究、编码、文件整理、浏览器操作、图像生成、语音、自动化、API、MCP 与插件开发等多类受众和场景，并具体说明 Apple Silicon、macOS 15.5+/26+、Xcode 16+、本地与云模型、Linux VM 与 Seatbelt 回退、远程 MCP 仅支持 HTTP/SSE 等边界，因此场景、能力边界和环境适配充分。扣分在触发精度：工具和技能由 RAG 自动选择，watcher 与计划任务会触发代理，但没有给出匹配阈值、冲突解决、误触发防护或可审计选择规则；仅有部分功能的审批行为说明。
README 具有清晰的安装、代理、沙箱、隐私、模型、MCP、插件、API、CLI、架构、构建和贡献结构；安装命令、系统要求、源码构建步骤及大量调用示例完整。MIT 正文与元数据一致，已充分满足许可证标准；限制条件也明确披露。扣分在于没有提供实际 FAQ、故障排除文档内容或完整发布记录；只看到语义化标签、草稿发布说明和 Sparkle appcast 流程，不能确认变更日志质量。插件叙述同时提到 v3 主机 API、旧 v1/v2 兼容，而架构图仅标 v1/v2 ABI，命名和版本呈现略有漂移。公司版权、贡献入口、Discord、Issues 和自动更新路径表明有人负责维护，但企业注册表未验证发布者，且材料没有明确列出个人维护者或支持承诺。
产品输出可通过原生 UI、CLI、OpenAI/Anthropic/Ollama 兼容 API、MCP、快捷指令和内联媒体消费，并提供持久记忆、工具执行、身份、沙箱和多模型连续性，静态材料显示出较高可用性与相对于单纯推理服务的增量价值。扣分在成本收益：需要 Apple Silicon 和较新 macOS，VM 功能要求 macOS 26，隐私模型约 2.8 GB，冷构建可能耗时数十分钟，云模型及托管路由可能付费；材料没有提供性能、资源、质量或总成本基准来量化这些权衡。
多数功能声明指向具名文档，README 给出具体路径、命令、端点、版本要求、算法和数据流；许可证及两个工作流也交叉支持 MIT、Swift/macOS 构建、测试门禁、签名、公证、发布和崩溃符号处理等事实。扣分在于所引用的功能文档、实现代码、测试结果、依赖锁文件和发布记录未包含在证据包内，大部分安全与功能主张只能由 README 单源支持。“零风险”“完全私密”“中间人无法完成握手”等结论性或绝对化表述没有在现有材料中与可观察事实、假设和推论清楚分层，因此事实与推断分离较弱。
- 这是低置信度的静态审查；未执行应用、测试、沙箱、脱敏器、加密通道或发布产物。
- 默认本地存储为明文；依赖 FileVault 的用户应确认磁盘加密已启用，敏感代理数据库可考虑启用 SQLCipher。
- 发行版崩溃报告为默认开启，匿名分析及云模型、Osaurus Router、远程 MCP 和公网中继会形成不同的数据流；部署前应逐项核对并配置隐私开关。
- 旧版 macOS 使用 Seatbelt 回退且网络权限为全开或全关；“零风险”不应被视为已由所给证据证明。
- 自动工具选择、计划任务、watcher、Shell、插件和浏览器能力可能产生外部副作用；在用于重要文件或账户前，应验证审批、权限范围、日志和恢复机制。
- 未展示漏洞扫描、SBOM、完整依赖锁文件或固定到提交哈希的 GitHub Actions；应独立核查依赖与供应链策略。
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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0.25.23 Osaurus 0.25.23
发布说明摘录
What's Changed - Integrate native workflow media controls, video and memory admission (#3104) by @jjang-ai - Nemotron 3.5 Super-VL and Bolt runtime: vmlx-swift pin and declared reasoning modes (#3119) by @jjang-ai - ask for a short spoken reply on a phone's voice-call turns, as a note after the conversation that is never saved (#3106) by @RaajeevChandran - Consume native image batches across API tools and galleries (#3098) by @jjang-ai - Expose SeedVR2 upscaling and cooperative job cancellation (#3096) by @jjang-ai …在 GitHub 查看 ↗ -
0.25.22 Osaurus 0.25.22
发布说明摘录
What's Changed 🐛 Bug Fixes - fix(runtime): pin Flash-Next MTP speed restoration (vmlx-swift #593) (#3087) by @jjang-ai - Count all production compute weights in model and subagent admission (#3085) by @jjang-ai - Propagate screenshot scrubbing failures before cloud attachment (#3084) by @jjang-ai - Rank pinned memory text matches by relevance before salience (#3083) by @jjang-ai - Integrate native Liquid tools and corrected LFM affine/JANGH runtime (#3082) by @jjang-ai - Chat table: coalesce per-child height notes and stop grapheme-walking block equality (#3080) by @jjang-ai …在 GitHub 查看 ↗ -
0.25.21 Osaurus 0.25.21
发布说明摘录
What's Changed - MiniCPM-V 4.7 + DSpark: pin vmlx-swift, DSpark load warmup, solo lease for drafter requests (#3075) by @jjang-ai - Pin vmlx-swift #572: background cache writes (shorter Finishing up) and bundled Uno for K2 (#3063) by @jjang-ai - stop showing injected memory in user bubbles for chats continued from the phone (#3070) by @RaajeevChandran - fix /api/show 404 for external models listed by repo name (#3069) by @htjworld - Support Qwen-Image-2.1-Turbo image bundles (#3059) by @jjang-ai …在 GitHub 查看 ↗
常见问题
它可以完全离线工作吗？
智能体执行 Shell 命令会直接影响我的 Mac 吗？
使用本地端点需要 API 密钥吗？
OSAURUS_MCP_ACCESS_KEY 提供 osk-v1... 访问密钥；云模型仍需连接相应提供商。