Ami：本地运行的个人 AI 代理正式开源

NanoNets 在 Hacker News 的 Show HN 板块正式开源了一款名为 Ami 的本地 AI 代理工具。它定位为「个人数字分身」，强调以本地化方式接入用户的应用、代码仓库和工具，并在用户授权下执行「琐事」类任务。

核心定位：本地优先、数据不出机器

Ami 的设计核心是「跑在你的机器上」。所有数据（包括 SQLite 数据库、Markdown 知识库、token 凭据）均存储在 ~/.ami/ 目录下，不会被上传到任何组织或第三方服务。工具的访问权限严格等同于用户本人的权限，Ami 只能触达用户能触达的资源。此外，Ami 不会自动发送任何内容——所有邮件、消息回复都需要用户编辑并点击确认后，才会以用户身份发出。

唯一的外网调用是 Anthropic 的 Claude API（用户自行填入 API Key）以及用户主动接入的第三方工具。

工作流程：摄取 → 分类 → 执行 → 迭代

Ami 的运行分为四个阶段：

• 摄取（Ingest）：通过各连接器的轮询器，用用户的个人 token/API Key 抓取新消息、邮件、邀请和通知。
• 分类（Triage）：调用 Claude 对每条信号进行分类，判定为任务、Fyi（仅供参考）或忽略，并附上截止日期。实体、关系以及用户的纠正、驳回、覆写都会进入知识库，作为决策痕迹引导后续分类。
• 执行（Act）：每个待办提供 5 种操作——Plan（只读探索并提出可编辑方案）、Start（在隔离的 Claude Agent SDK 会话中执行）、Resolve（标记用户自己完成并更新知识库）、Dismiss/Snooze（驳回或暂缓）、Review（成果展示并起草回复，用户确认后发出）。
• 迭代（Iterate）：用户对已完成任务的反馈会在同一会话中续接，全部上下文保留。

上下文图记忆：Obsidian 风格的本地知识库

Ami 的记忆以 Obsidian 风格的 Markdown 知识库形式存放在 ~/.ami/knowledge/，使用 wiki 链接，并经 git 版本化以便追溯。其支撑的能力包括：

• 会议准备：参会者基于知识库解析，生成会议简报；
• 会议记录：通过本地麦克风与系统音频录制，配合 whisper.cpp 在设备端转录，音频不上传；
• 风格学习：Ami 从用户真实消息及其对草稿的修改中学习写作语气；
• 决策痕迹：过往的例外、覆写与反馈会在类似情境出现时被检索，从而沿用用户已做出的决策模式。

连接器与控制台

Ami 自带有限数量的连接器。如果用户需要新的工具连接，可在 Settings 中点击「Add a connector」，填写名称、主页 URL 和用途，Ami 会调用 Claude Code 自动构建连接器并交付使用。

控制台包含 7 个页面：Home（待办与会议一览）、To-do（跨工具统一任务列表）、Chat（与待办共用工具集的副驾驶对话）、Agents（定时任务代理）、History（历史归档）、Memory（上下文图可视化）、Settings（连接器、模型、用量设置）。全局搜索与通知入口位于顶部导航栏。

快速开始与许可

前置条件为 Node ≥ 20。项目可通过 git clone https://github.com/NanoNets/ami.git && cd ami && ./ami 一键拉起，首次运行会自动安装依赖、构建控制台并启动服务，随后访问 http://localhost:4141 完成引导（粘贴 Claude API Key、连接工具）。可选依赖包括 gh CLI（用于打开 PR）和 ffmpeg + whisper-cpp（用于本地会议录音转录）。

Ami 目前仍处于内部工具与开发阶段（项目方称为 WIP），稳定版将随后推出。项目以 MIT 协议开源。