Rakazo AI 队友
在自有基础设施上运行可持续记忆、使用电脑并协同工作的 AI 队友。
最小权限为1：CI仅授予contents: read，且产品声称提供隔离私有计算机，但机器人同时拥有浏览器、终端、文件、桌面及委派能力，所给文件未展示运行时权限收缩。用户确认为0：没有证据说明工具调用、外部集成或高影响操作前必须获得确认。数据流透明度为2：README列出了模型、语音、沙箱和连接器提供商及所需凭据，但没有逐字段的数据流或保留说明。敏感数据处理为2：要求独立的强随机密钥，并称连接器凭据在服务端加密且API不返回；未提供实现或轮换、删除细节。依赖安全为2：固定pnpm版本、使用冻结锁文件、设置只读CI权限并提供私密漏洞报告渠道，但未展示依赖审计、自动更新或SBOM。外部影响为1：外部API、终端和计算机控制范围明确，测试机销毁也有说明，但一般代理操作的审批、作用域及副作用控制未见证据。回滚为1：提及备份和升级指南，桌面服务器切换取消时会保留旧配置，但指南内容未提供，也没有通用代理操作撤销机制。来源归因为2：仓库、Rakazo贡献者、维护者和安全联系路径清晰；发布者企业身份仍未验证，因此不能给满分。
自洽性为3：README中的命令、技术栈、测试层级与package.json及CI工作流高度一致，未见相互矛盾。依赖可用性为2：Node、pnpm、Docker、数据库及可选服务要求清楚，外部供应商也有替代方案；但未提供离线保证或供应商故障策略。失败消息为1：可见健康检查、密钥门控测试的安全跳过提示及若干前置条件检查，但没有展示面向用户的系统化错误诊断与恢复消息。
受众与场景为2：覆盖自托管、Web、桌面、移动端、共享与私有计算机及多种模型供应商，普通使用场景较清楚；具体用户角色和决策指南有限。能力边界为2：列明功能、测试模式、外部服务及安全策略的范围外事项，但没有详细说明机器人不能做什么或权限边界。触发精度为1：提到例程、调用、委派与集成，却没有静态证据说明触发条件、歧义处理或防止误触发的规则。环境适配为3：明确版本要求、本地完整栈、多客户端、HTTPS/LAN限制，以及Docker、E2B、Daytona和本地计算机选择，证据充分。
信息架构为3：README清晰划分功能、快速开始、客户端、开发、测试、文档与贡献，并解释monorepo目录。安装说明为3：给出精确前置版本、环境文件、必要密钥、数据库迁移、沙箱构建和启动步骤。命名稳定性为2：包名、脚本和产品名称一致，且有0.1.0版本；beta状态和缺少兼容性承诺使其未达满分。示例与FAQ为2：有端到端命令、供应商测试示例和桌面连接说明，但没有完整FAQ或任务级操作示例。已知限制为2：明确beta、第三方服务与误配置不在安全范围、实时测试需密钥及无漏洞赏金；产品层限制仍不全面。许可证为3：元数据、README和完整Apache-2.0文本一致。版本与变更日志为1：有0.1.0及最新beta版本概念，但没有提供变更日志或发布迁移历史。维护责任为2：列出维护者、安全与支持邮箱、当前main及最新版本的支持政策；身份未经注册表验证，响应时限和长期维护承诺也未说明。
输出可用性为2：持久对话、记忆、语音、历史及多客户端表明产出可被持续使用，但未给出具体输出格式、导出或质量示例。边际价值为2：自选模型与沙箱、持久机器人、多端客户端和多种集成形成明确组合价值，但与替代方案的实证比较缺失。成本效益为2：可完整本地运行且托管目录可选，并披露Treg按量计费及自带凭据；没有资源基准、费用估算或默认成本上限。
声明可追溯性为2：主要功能和运维声明指向具名文档、脚本或工作流，但关键运行时安全声明的实现文件未包含在材料中。跨来源印证为3：README、许可证、package.json和两个工作流在许可证、版本、依赖、脚本及测试结构上相互印证。事实与推断分离为2：文档通常区分必需、可选、beta和第三方范围，但“隔离”“永不由API返回”等安全性陈述未附实现证据，因此不能视为完全验证。
- 机器人可访问浏览器、终端、文件和图形桌面；在授予真实凭据或生产环境访问前，应单独核查运行时权限、网络出口、文件挂载和操作确认机制。
- “连接器凭据已加密且API永不返回”和计算机隔离属于未由所给实现代码验证的声明；部署前应审查密钥管理、加密边界和沙箱逃逸防护。
- 项目仍为beta，且仅承诺维护当前main和最新发布；升级前应确认备份、数据库迁移和回滚程序。
- Composio、Pipedream、模型、语音及沙箱供应商会形成额外数据流、可用性依赖和费用；应逐项审查其条款、保留策略与预算限制。
- 发布者身份未知但不构成恶意证据；在企业采用前仍应独立验证维护者身份、发布签名和更新渠道。
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
Rakazo 是一个处于测试阶段的开源平台，用于创建具有独立对话、记忆、例程和历史记录的持久化 AI 队友。用户可以通过 React 19 与 Vite 构建的网页端、Electron 桌面端或 Expo 移动端连接同一套 Rakazo API。机器人能够操作浏览器、终端、文件和图形桌面，并可把任务委派给同级机器人或短期子代理。服务端采用 Hono、oRPC、PostgreSQL、Prisma 和 Graphile Worker，计算环境可选择 Docker、E2B、Daytona 或受信任的本地电脑。模型凭据通过 Pi 自行配置，应用连接则覆盖 Composio、Pipedream Connect、Treg、远程 MCP 和 OpenAPI；整套系统也可以本地运行。
用户先在网页端、Electron 或 Expo 客户端创建机器人并连接受支持的模型提供商。每个机器人维护自己的对话、记忆、例程与历史，并在共享的 Team Computers 或隔离的 Private computers 中执行工作。执行过程中，它可以访问浏览器、终端、文件和图形桌面，也能调用 Composio、Pipedream Connect、Treg、HTTPS MCP 服务器或 OpenAPI JSON 文档所提供的集成。机器人可以将工作交给同级机器人或短期子代理；后台任务由 Graphile Worker 等服务支撑。语音模式可朗读回复、接收听写或发起通话，需使用用户自己的 ElevenLabs、OpenAI 或 Cartesia 密钥。
- 希望数据和运行环境由自己控制的团队，可在本地部署 Rakazo，并为成员建立带长期记忆和历史记录的 AI 队友。
- 需要跨浏览器、终端、文件和图形桌面完成流程的运营人员，可让机器人使用共享或隔离的计算机环境执行任务。
- 已有 OpenRouter 或其他受支持模型提供商账户的用户，可自行接入模型凭据，而不必接受单一模型供应商。
- 需要多角色协作的团队，可创建多个持久化机器人，让它们互相委派任务或临时启动子代理。
- 希望用语音与机器人互动的用户，可配置 ElevenLabs、OpenAI 或 Cartesia 密钥进行朗读、听写和通话。
- 需要连接业务应用或内部服务的自托管运营方，可选择 Composio、Pipedream Connect、Treg、远程 MCP 或 OpenAPI 工具源。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 网页、Electron 和 Expo 客户端共用同一 API，可在桌面、移动设备和浏览器之间采用一致的后端。
- 同时支持 Docker、E2B、Daytona 和受信任的本地电脑，并区分共享 Team Computers 与隔离 Private computers。
- 不绑定单一模型或应用目录：模型凭据通过 Pi 配置，工具源可来自 Composio、Pipedream、Treg、MCP 或 OpenAPI。
- 持久化机器人原生保留对话、记忆、例程和历史，并支持同级机器人及短期子代理委派。
- 文档列出了单元、集成、端到端、拓扑、在线 canary 和真实视觉模型桌面验收测试。
- 项目明确处于 beta，采用前需要考虑接口、部署流程或数据结构仍可能变化。
- 本地部署并非单容器即用：需要 Node.js、pnpm、Docker Desktop、PostgreSQL、密钥配置、数据库生成与迁移以及沙箱镜像构建。
- 完整功能可能产生多项外部费用，包括模型、语音、E2B、Daytona、Box、Composio、Pipedream 或按量计费的 Treg。
- 公共桌面客户端服务器必须使用 HTTPS；HTTP 仅接受回环地址和私有局域网地址，且不接受链路本地地址。
- 托管产品若嵌入并转售 Treg，需要按其集成条款取得书面协议。
如何安装或部署这个 Agent？
前置条件为 Node.js 22+、pnpm 9 和 Docker Desktop。执行：
git clone https://github.com/elie222/rakazo.git
cd rakazo
cp .env.example .env在 .env 中分别设置两个独立的长随机值 BETTER_AUTH_SECRET 和 ENCRYPTION_KEY。可以同时设置 OPENROUTER_API_KEY，也可以稍后在引导流程中连接受支持的模型提供商。随后运行：
docker compose --env-file .env -f infra/compose/docker-compose.yml up postgres -d
pnpm install
pnpm db:generate
pnpm db:migrate
pnpm sandbox:build
pnpm devComposio 需要 COMPOSIO_API_KEY；Pipedream Connect 需要 PIPEDREAM_CLIENT_ID、PIPEDREAM_CLIENT_SECRET 和 PIPEDREAM_PROJECT_ID。两者均非必需。
如何使用这个 Agent？
开发服务启动后打开 http://127.0.0.1:5173，创建账户、连接模型并创建第一个机器人。需要桌面端时，在开发栈运行期间执行 pnpm --filter @rakazo/desktop dev；首次启动可选择本机的 http://127.0.0.1:5173 或现有服务器，公共服务器必须使用 HTTPS。集成页面允许添加 HTTPS MCP 服务器、Treg 端点或 OpenAPI JSON 文档，无需启用托管应用目录。开发自动化可用 RAKAZO_WEB_URL 临时指定服务器，或设置 RAKAZO_FORCE_SETUP=1 重新进入配置流程。
这个 Agent 与同类方案有什么区别？
仓库将 Rakazo定位为开源的 Grok Bot 替代方案。其明确差异在于允许用户选择自己的模型与计算机提供商，并可完整自托管；来源未提供两者在功能、性能或成本方面的实测对比。