[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-UniRound-Tec--Aurogen":3,"tool-UniRound-Tec--Aurogen":61},[4,18,26,36,44,52],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",143909,2,"2026-04-07T11:33:18",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107888,"2026-04-06T11:32:50",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":10,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理，从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外，项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码，帮助用户将理论知识延伸至实际应用。\n\nLLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备",90106,"2026-04-06T11:19:32",[35,15,13,14],{"id":53,"name":54,"github_repo":55,"description_zh":56,"stars":57,"difficulty_score":10,"last_commit_at":58,"category_tags":59,"status":17},4292,"Deep-Live-Cam","hacksider\u002FDeep-Live-Cam","Deep-Live-Cam 是一款专注于实时换脸与视频生成的开源工具，用户仅需一张静态照片，即可通过“一键操作”实现摄像头画面的即时变脸或制作深度伪造视频。它有效解决了传统换脸技术流程繁琐、对硬件配置要求极高以及难以实时预览的痛点，让高质量的数字内容创作变得触手可及。\n\n这款工具不仅适合开发者和技术研究人员探索算法边界，更因其极简的操作逻辑（仅需三步：选脸、选摄像头、启动），广泛适用于普通用户、内容创作者、设计师及直播主播。无论是为了动画角色定制、服装展示模特替换，还是制作趣味短视频和直播互动，Deep-Live-Cam 都能提供流畅的支持。\n\n其核心技术亮点在于强大的实时处理能力，支持口型遮罩（Mouth Mask）以保留使用者原始的嘴部动作，确保表情自然精准；同时具备“人脸映射”功能，可同时对画面中的多个主体应用不同面孔。此外，项目内置了严格的内容安全过滤机制，自动拦截涉及裸露、暴力等不当素材，并倡导用户在获得授权及明确标注的前提下合规使用，体现了技术发展与伦理责任的平衡。",88924,"2026-04-06T03:28:53",[14,15,13,60],"视频",{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":75,"owner_location":75,"owner_email":75,"owner_twitter":75,"owner_website":75,"owner_url":76,"languages":77,"stars":109,"forks":110,"last_commit_at":111,"license":112,"difficulty_score":32,"env_os":113,"env_gpu":114,"env_ram":115,"env_deps":116,"category_tags":122,"github_topics":123,"view_count":32,"oss_zip_url":75,"oss_zip_packed_at":75,"status":17,"created_at":126,"updated_at":127,"faqs":128,"releases":129},5114,"UniRound-Tec\u002FAurogen","Aurogen","\"Aurogen🍊: The Multi-Agent Evolution of OpenClaw.\"","Aurogen 是开源项目 OpenClaw 的多智能体进化版本，旨在提供一个更灵活、易用的 AI 智能体编排框架。针对现有同类工具在功能完整性与二次开发难度之间难以兼顾的痛点，Aurogen 通过完全重构实现了全模块化架构。它将智能体（Agents）、通道、提供商及技能等核心概念彻底实例化与并行化，支持单次部署同时运行多个独立智能体实例，从而轻松应对复杂任务或多智能体协作场景。\n\n该项目特别适合希望低成本搭建私有 AI 助手的中高级用户、开发者及研究人员。其独特亮点在于极致的易用性与兼容性：摒弃了复杂的命令行交互和配置文件，用户仅需通过网页面板即可完成所有设置且实时生效，无需重启服务；同时完美兼容 OpenClaw 生态，可直接导入 ClawHub 上的丰富技能资源。此外，Aurogen 提供了包含运行环境的一键安装包，大幅降低了在 Linux、macOS 甚至树莓派等低算力设备上的部署门槛，让用户能专注于智能体的逻辑构建而非环境配置。","\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FUniRound-Tec_Aurogen_readme_ec071cf70d18.png\" alt=\"Aurogen\" width=\"600\">\n  \u003Ch2>Aurogen: More OpenClaws\u003C\u002Fh1>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"right\">\n  \u003Cstrong>English\u003C\u002Fstrong> | \u003Ca href=\"docs\u002FREADME.cn.md\">简体中文\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n> **A note from the developer:** The open-source community already has many OpenClaw alternatives — some rewritten in faster languages, others easier to deploy — but most come with trade-offs: reduced features or a steeper barrier for secondary development. As heavy AI users who have tried most of the alternatives, we identified real pain points and built Aurogen as a complete reimplementation of the OpenClaw paradigm with the following characteristics.\n\n## ✨ Features\n\n**🗂️ Fully Modular** — Aurogen completely modularizes, instantiates, and parallelizes every OpenClaw concept — **Agents, Channels, Providers, Skills, and more** — so you can compose and orchestrate them however you like. In Aurogen, a single deployment can run **many lobsters at once**, which is exactly what *More OpenClaws* means.\n\n**💡 Easy Configuration** — Aurogen ditches CLI interaction and config files entirely. After installation, just open the web panel → set a password → configure your first Provider, and you're ready to go in the Web Channel. All modules are loaded dynamically, so every setting takes effect immediately — **no restart required**.\n\n**🦀 Ecosystem Compatible** — Aurogen is fully compatible with the OpenClaw ecosystem. You can download any skill from [clawhub.ai](https:\u002F\u002Fclawhub.ai\u002F) and import it directly into Aurogen. The built-in public skills also include native ClaWHub integration.\n\n> **Etymology:** *Aurogen* = *Aurora* (dawn \u002F aurora borealis, the Roman goddess of dawn) + *generation*. The pronunciation kind of sounds like an orange 🍊 — so come grow an orange tree full of 🍊!\n\n---\n\n## 📢 News\n\n- **2026-03-14** — **Aurogen now natively supports Agent Group mode — tackle complex tasks or just have a multi-agent conversation!**\n- **2026-03-12** — **Documentation site is live, with UX improvements!**\n- **2026-03-11** — **We released one-click installer packages — download from [Releases](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FUniRound-Tec\u002FAurogen\u002Freleases)!**\n- **2026-03-10** — **Aurogen is live! Come taste an 🍊!**\n\n---\n\n## 📖 Documentation\n\nVisit [docs.aurogen.site](https:\u002F\u002Fdocs.aurogen.site) for the full documentation.\n\n---\n\n## 🏗️ Architecture\n\n![Architecture Diagram](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FUniRound-Tec_Aurogen_readme_c9c3ab4ee829.png)\n\n> *Diagram is a rough draft — a cleaner version is coming soon.*\n\n---\n\n## 🦀 Feature Comparison\n\n| Feature | Aurogen | OpenClaw | NanoBot | PicoClaw | ZeroClaw |\n|---|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|\n| Memory | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |\n| Tools \u002F Skills | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |\n| Sub-agents | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |\n| Web panel | ✅ | ✅ | ✖️ | ✖️ | ✖️ |\n| Multi-agent (not subagent) | ✅ | ✖️ | ✖️ | ✖️ | ✖️ |\n| Multi-instance per channel | ✅ | ✖️ | ✖️ | ✖️ | ✖️ |\n| BOOTSTRAP mechanism | ✅ | ✅ | ✖️ | ✖️ | ✖️ |\n| **Minimum hardware cost** | Linux SBC ~$50 | Mac Mini $599 | Linux SBC ~$50 | Linux Board $10 | Any hardware ~$10 |\n\n> NanoBot has partial multi-instance support, but configuration is a bit involved.\n>\n> These are all excellent projects that inspired Aurogen greatly. They are actively maintained, so this table may become outdated quickly.\n\nMore unique features will be documented as the project evolves.\n\n---\n\n## 🚀 Quick Start\n\n### One-click Installer\n\nDownload the package for your platform from [Releases](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FUniRound-Tec\u002FAurogen\u002Freleases). Each package includes Python and Node.js runtimes — no additional software installation required.\n\n| Platform | Architecture | File |\n|----------|-------------|------|\n| macOS | Apple Silicon (M1\u002FM2\u002FM3\u002FM4) | `aurogen-x.x.x-macos-arm64.tar.gz` |\n| Linux | ARM64 | `aurogen-x.x.x-linux-arm64.tar.gz` |\n| Linux | x86_64 | `aurogen-x.x.x-linux-x64.tar.gz` |\n| Windows | x64 | `aurogen-x.x.x-windows-x64.zip` |\n\n**macOS \u002F Linux:**\n\n```bash\ntar -xzf aurogen-x.x.x-\u003Cplatform>.tar.gz\ncd aurogen-x.x.x-\u003Cplatform>\nbash start.sh\n```\n\n**Windows:** Extract the zip, then double-click `start.bat`.\n\nOpen `http:\u002F\u002Flocalhost:8000` in your browser. All configuration is done through the web interface.\n\n### Docker\n\nBuild the image:\n\n```bash\ndocker build -t aurogen .\n```\n\nRun Aurogen with a persistent workspace:\n\n```bash\ndocker run --rm -p 8000:8000 \\\n  -v \"$(pwd)\u002Faurogen\u002F.workspace:\u002Fapp\u002Faurogen\u002F.workspace\" \\\n  aurogen\n```\n\nThen visit `http:\u002F\u002Flocalhost:8000`.\n\n### Docker Compose\n\nFrom the project root directory:\n\n```bash\ndocker compose up -d --build\n```\n\n### Development Setup\n\n**Prerequisites:** [conda](https:\u002F\u002Fdocs.conda.io\u002F) (or another Python environment manager) and [Node.js](https:\u002F\u002Fnodejs.org\u002F).\n\nFrom the project root directory:\n\n**1. Start the backend:**\n\n```bash\n# Create the environment\nconda create -n aurogen python=3.12\n\n# Install dependencies\nconda activate aurogen && cd .\u002Faurogen && pip install -r requirements.txt\n\n# Start the server\nuvicorn app.app:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload\n```\n\n**2. Start the frontend:**\n\n```bash\ncd .\u002Faurogen_web && npm i\nnpm run dev\n```\n\n### Getting Started: Set Password and Provider\n\nVisit [docs.aurogen.site](https:\u002F\u002Fdocs.aurogen.site) for the full documentation.\n","\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FUniRound-Tec_Aurogen_readme_ec071cf70d18.png\" alt=\"Aurogen\" width=\"600\">\n  \u003Ch2>Aurogen：更多OpenClaw\u003C\u002Fh1>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"right\">\n  \u003Cstrong>English\u003C\u002Fstrong> | \u003Ca href=\"docs\u002FREADME.cn.md\">简体中文\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n> **开发者的话：** 开源社区中已经存在许多 OpenClaw 的替代方案——有的用更快速的语言重写，有的部署更加简单——但大多数都存在一些取舍：功能有所减少，或者二次开发门槛更高。作为重度 AI 用户，我们尝试过大部分替代方案，发现了真正的痛点，并基于这些发现对 OpenClaw 模式进行了全新实现，打造了具有以下特点的 Aurogen。\n\n## ✨ 特性\n\n**🗂️ 完全模块化** — Aurogen 将 OpenClaw 中的每一个概念——**代理、通道、提供者、技能等**——完全模块化、实例化并支持并行运行，因此你可以随心所欲地组合与编排它们。在 Aurogen 中，一次部署即可同时运行**多个“龙虾”**，这正是 *More OpenClaws* 的含义。\n\n**💡 轻松配置** — Aurogen 完全摒弃了 CLI 交互和配置文件。安装完成后，只需打开 Web 控制台 → 设置密码 → 配置你的第一个提供者，即可在 Web 通道中开始使用。所有模块均动态加载，因此每次设置都会立即生效——**无需重启**。\n\n**🦀 生态兼容** — Aurogen 与 OpenClaw 生态完全兼容。你可以从 [clawhub.ai](https:\u002F\u002Fclawhub.ai\u002F) 下载任意技能，并直接导入到 Aurogen 中。内置的公共技能也原生集成了 ClaWHub。\n\n> **词源：** *Aurogen* = *Aurora*（黎明／北极光，罗马神话中的黎明女神）+ *generation*（生成）。发音听起来有点像橙子 🍊——快来种一棵满是 🍊 的树吧！\n\n---\n\n## 📢 新闻\n\n- **2026-03-14** — **Aurogen 现已原生支持代理组模式——应对复杂任务或进行多代理对话！**\n- **2026-03-12** — **文档站点上线，并进行了 UX 优化！**\n- **2026-03-11** — **我们发布了一键安装包——请从 [Releases](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FUniRound-Tec\u002FAurogen\u002Freleases) 下载！**\n- **2026-03-10** — **Aurogen 正式上线！快来尝一口 🍊 吧！**\n\n---\n\n## 📖 文档\n\n访问 [docs.aurogen.site](https:\u002F\u002Fdocs.aurogen.site) 查看完整文档。\n\n---\n\n## 🏗️ 架构\n\n![架构图](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FUniRound-Tec_Aurogen_readme_c9c3ab4ee829.png)\n\n> *该图仅为草稿——更清晰的版本即将发布。*\n\n---\n\n## 🦀 功能对比\n\n| 功能         | Aurogen   | OpenClaw  | NanoBot   | PicoClaw  | ZeroClaw  |\n|--------------|:---------:|:---------:|:---------:|:---------:|:---------:|\n| 内存         | ✅        | ✅        | ✅        | ✅        | ✅        |\n| 工具 \u002F 技能  | ✅        | ✅        | ✅        | ✅        | ✅        |\n| 子代理       | ✅        | ✅        | ✅        | ✅        | ✅        |\n| Web 控制台   | ✅        | ✅        | ✖️      | ✖️      | ✖️      |\n| 多代理（非子代理） | ✅        | ✖️      | ✖️      | ✖️      | ✖️      |\n| 每个通道多实例 | ✅        | ✖️      | ✖️      | ✖️      | ✖️      |\n| BOOTSTRAP 机制 | ✅        | ✅        | ✖️      | ✖️      | ✖️      |\n| **最低硬件成本** | Linux SBC ~$50 | Mac Mini $599 | Linux SBC ~$50 | Linux 板 $10 | 任何硬件 ~$10 |\n\n> NanoBot 部分支持多实例，但配置稍显复杂。\n>\n> 这些都是优秀的项目，极大地启发了 Aurogen。它们目前仍在积极维护中，因此本表格可能会很快过时。\n\n随着项目的演进，更多独特功能将被记录在案。\n\n---\n\n## 🚀 快速入门\n\n### 一键安装程序\n\n从 [Releases](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FUniRound-Tec\u002FAurogen\u002Freleases) 下载适用于你平台的安装包。每个包都包含 Python 和 Node.js 运行时环境——无需额外安装软件。\n\n| 平台     | 架构       | 文件                           |\n|----------|------------|--------------------------------|\n| macOS    | Apple Silicon (M1\u002FM2\u002FM3\u002FM4) | `aurogen-x.x.x-macos-arm64.tar.gz` |\n| Linux    | ARM64      | `aurogen-x.x.x-linux-arm64.tar.gz` |\n| Linux    | x86_64     | `aurogen-x.x.x-linux-x64.tar.gz`  |\n| Windows  | x64        | `aurogen-x.x.x-windows-x64.zip`  |\n\n**macOS \u002F Linux：**\n\n```bash\ntar -xzf aurogen-x.x.x-\u003Cplatform>.tar.gz\ncd aurogen-x.x.x-\u003Cplatform>\nbash start.sh\n```\n\n**Windows：** 解压 ZIP 文件后，双击 `start.bat` 即可。\n\n在浏览器中打开 `http:\u002F\u002Flocalhost:8000`。所有配置均可通过 Web 界面完成。\n\n### Docker\n\n构建镜像：\n\n```bash\ndocker build -t aurogen .\n```\n\n使用持久化工作区运行 Aurogen：\n\n```bash\ndocker run --rm -p 8000:8000 \\\n  -v \"$(pwd)\u002Faurogen\u002F.workspace:\u002Fapp\u002Faurogen\u002F.workspace\" \\\n  aurogen\n```\n\n然后访问 `http:\u002F\u002Flocalhost:8000`。\n\n### Docker Compose\n\n从项目根目录执行：\n\n```bash\ndocker compose up -d --build\n```\n\n### 开发环境搭建\n\n**先决条件：** [conda](https:\u002F\u002Fdocs.conda.io\u002F)（或其他 Python 环境管理器）和 [Node.js](https:\u002F\u002Fnodejs.org\u002F)。\n\n从项目根目录开始：\n\n**1. 启动后端：**\n\n```bash\n# 创建环境\nconda create -n aurogen python=3.12\n\n# 安装依赖\nconda activate aurogen && cd .\u002Faurogen && pip install -r requirements.txt\n\n# 启动服务器\nuvicorn app.app:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload\n```\n\n**2. 启动前端：**\n\n```bash\ncd .\u002Faurogen_web && npm i\nnpm run dev\n```\n\n### 入门：设置密码和提供者\n\n访问 [docs.aurogen.site](https:\u002F\u002Fdocs.aurogen.site) 查看完整文档。","# Aurogen 快速上手指南\n\nAurogen 是 OpenClaw 范式的完整重构版本，主打全模块化、多实例并行运行及无需重启的动态配置。它完全兼容 OpenClaw 生态（支持直接导入 clawhub.ai 的技能），并通过 Web 面板提供极简的配置体验。\n\n## 环境准备\n\n### 系统要求\n- **操作系统**：macOS (Apple Silicon), Linux (ARM64\u002Fx86_64), Windows (x64)\n- **硬件建议**：最低可在约 $50 的 Linux 单板计算机上运行；推荐 Mac Mini 或同等性能设备以获得更佳体验。\n\n### 前置依赖\n- **一键安装包用户**：无需安装任何额外软件（包内已内置 Python 和 Node.js 运行时）。\n- **Docker 用户**：需安装 Docker 及 Docker Compose。\n- **开发者模式**：\n  - [Conda](https:\u002F\u002Fdocs.conda.io\u002F) (或其他 Python 环境管理器，推荐 Python 3.12)\n  - [Node.js](https:\u002F\u002Fnodejs.org\u002F)\n\n> **国内加速提示**：若在安装依赖时遇到网络问题，建议配置国内镜像源：\n> - Pip: `pip config set global.index-url https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple`\n> - NPM: `npm config set registry https:\u002F\u002Fregistry.npmmirror.com`\n\n---\n\n## 安装步骤\n\n您可以选择以下任意一种方式进行安装：\n\n### 方式一：一键安装包（推荐新手）\n\n1. 前往 [Releases 页面](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FUniRound-Tec\u002FAurogen\u002Freleases) 下载对应平台的压缩包。\n2. 解压并启动：\n\n**macOS \u002F Linux:**\n```bash\ntar -xzf aurogen-x.x.x-\u003Cplatform>.tar.gz\ncd aurogen-x.x.x-\u003Cplatform>\nbash start.sh\n```\n\n**Windows:**\n解压 ZIP 文件后，双击运行 `start.bat`。\n\n### 方式二：Docker 部署\n\n**构建并运行（挂载持久化工作区）：**\n```bash\ndocker run --rm -p 8000:8000 \\\n  -v \"$(pwd)\u002Faurogen\u002F.workspace:\u002Fapp\u002Faurogen\u002F.workspace\" \\\n  aurogen\n```\n*注：若未构建镜像，请先执行 `docker build -t aurogen .`*\n\n**或使用 Docker Compose:**\n```bash\ndocker compose up -d --build\n```\n\n### 方式三：开发环境搭建\n\n**1. 启动后端：**\n```bash\n# 创建环境\nconda create -n aurogen python=3.12\n\n# 激活环境并安装依赖\nconda activate aurogen && cd .\u002Faurogen && pip install -r requirements.txt\n\n# 启动服务\nuvicorn app.app:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload\n```\n\n**2. 启动前端：**\n```bash\ncd .\u002Faurogen_web && npm i\nnpm run dev\n```\n\n---\n\n## 基本使用\n\n安装完成后，所有配置均通过 Web 界面完成，无需编辑配置文件或使用命令行交互。\n\n1. **访问面板**\n   打开浏览器访问：`http:\u002F\u002Flocalhost:8000`\n\n2. **初始化设置**\n   - 首次访问时，系统将提示您**设置管理员密码**。\n   - 登录进入主界面。\n\n3. **配置 Provider (模型提供商)**\n   - 在 Web 面板中找到 **Providers** 模块。\n   - 添加您的 API Key（支持主流大模型提供商）。\n   - 配置即时生效，**无需重启服务**。\n\n4. **开始对话**\n   - 进入 **Web Channel**。\n   - 选择已配置的 Provider 和技能（Skills）。\n   - 您可以直接从 [clawhub.ai](https:\u002F\u002Fclawhub.ai\u002F) 下载技能并导入，或直接使用内置的公共技能。\n   - 点击发送即可开始与 Agent 对话，或启用 **Agent Group** 模式进行多智能体协作。\n\n> **提示**：Aurogen 支持在同一部署中同时运行多个实例（More OpenClaws），您可以在 Web 面板中灵活编排 Agents、Channels 和 Skills。\n\n详细文档请访问：[docs.aurogen.site](https:\u002F\u002Fdocs.aurogen.site)","某电商运营团队需要同时管理多个平台的客服机器人，并快速迭代新的促销话术技能。\n\n### 没有 Aurogen 时\n- **部署繁琐且无法并行**：每新增一个平台客服或测试新策略，都需手动修改配置文件并重启服务，无法在同一实例中同时运行多个“龙虾”机器人。\n- **开发门槛高**：想要自定义技能或调整代理逻辑，必须深入代码层修改，缺乏模块化设计导致二次开发极其困难。\n- **配置生效慢**：每次调整模型参数或切换供应商，都需要停止服务、编辑文件再重启，严重阻碍了运营策略的实时验证。\n- **生态隔离**：难以直接复用 ClawHub 上丰富的现有技能库，往往需要重复造轮子或进行复杂的格式转换。\n\n### 使用 Aurogen 后\n- **多代理并发运行**：利用完全模块化架构，在单次部署中即可并行启动多个独立 Agent，分别处理不同平台的咨询或执行多轮对话任务。\n- **可视化动态配置**：通过 Web 面板即可即时配置 Provider 和调整参数，所有更改秒级生效，彻底告别命令行交互与服务重启。\n- **低代码技能编排**：直接导入 ClawHub 上的现成技能，像搭积木一样组合 Agents、Channels 和 Skills，大幅降低定制开发难度。\n- **原生群组模式**：启用最新的 Agent Group 模式，让多个机器人协作处理复杂订单纠纷，无需额外编写协调逻辑。\n\nAurogen 通过全模块化设计与动态 Web 配置，将多智能体系统的部署与迭代效率提升了数量级，让团队能专注于业务逻辑而非基础设施维护。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FUniRound-Tec_Aurogen_ec071cf7.png","UniRound-Tec","UniRound","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FUniRound-Tec_df367241.jpg",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FUniRound-Tec",[78,82,86,90,94,98,102,105],{"name":79,"color":80,"percentage":81},"TypeScript","#3178c6",50.6,{"name":83,"color":84,"percentage":85},"Python","#3572A5",44.9,{"name":87,"color":88,"percentage":89},"Shell","#89e051",2.2,{"name":91,"color":92,"percentage":93},"CSS","#663399",1,{"name":95,"color":96,"percentage":97},"Batchfile","#C1F12E",0.9,{"name":99,"color":100,"percentage":101},"Dockerfile","#384d54",0.2,{"name":103,"color":104,"percentage":101},"JavaScript","#f1e05a",{"name":106,"color":107,"percentage":108},"HTML","#e34c26",0,1356,387,"2026-04-07T09:55:01","MIT","Linux, macOS, Windows","未说明","最低可在约 50 美元的 Linux SBC（单板计算机）上运行，具体内存数值未说明",{"notes":117,"python":118,"dependencies":119},"提供一键安装包，内置 Python 和 Node.js 运行时，无需额外安装软件。支持 Docker 及 Docker Compose 部署。开发环境需使用 conda 管理 Python 环境。完全兼容 OpenClaw 生态系统，可导入 clawhub.ai 的技能。","3.12",[120,121],"uvicorn","Node.js (运行时)",[13,35],[124,125,6],"agent","chatbots","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-08T01:09:20.410881",[],[130,135,140,145,150],{"id":131,"version":132,"summary_zh":133,"released_at":134},136933,"v0.2.0post2","# 修复了一些bug","2026-03-14T07:29:56",{"id":136,"version":137,"summary_zh":138,"released_at":139},136934,"v0.2.0","## 新增!! 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