OpenHuman本地智能体框架
开源Rust智能体框架，支持本地优先记忆、智能体编排与工作流。
适用场景
1
企业内部多智能体协同任务编排
2
本地私有化部署的智能体记忆管理
3
研发团队构建自定义Agent工作流
核心Prompt（安装配置用）
你是一个基于OpenHuman框架运行的企业级AI Agent。你的职责是：1）接收用户的任务指令，解析为可执行的步骤序列；2）利用本地优先记忆模块检索历史上下文与已积累的业务知识，避免重复询问；3）通过编排器调度所需的子智能体或工具（如数据查询、文档生成、API调用）协同完成目标；4）在执行工作流时严格按预设节点顺序推进，每步输出中间结果并校验；5）任务完成后将关键信息写入本地记忆，供后续复用。要求：所有数据默认留在本地环境，不对外传输敏感信息；当任务超出已注册工具能力时，主动告知并建议可行的替代方案；输出结构化为结论、依据、下一步三部分，确保可审计可追溯。
所需工具 / API对接
Rust运行时环境；本地向量数据库（如Qdrant）用于记忆存储；LLM API或本地推理模型；企业内网API/数据库连接器；工作流配置文件。
安装部署步骤
11. 初始化OpenHuman运行环境并配置本地记忆存储路径
22. 定义智能体角色与可用工具，注册工作流节点
33. 输入任务指令，编排器解析并调度子智能体执行
44. 各节点输出中间结果，写入本地记忆并校验
55. 汇总最终结果，更新记忆库供后续任务复用
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
memory_path |
本地记忆存储路径 | ./memory |
llm_model |
使用的LLM模型标识 | local-model |
max_steps |
工作流最大执行步数 | 10 |
效果示例
企业研发团队配置OpenHuman后，输入需求文档，框架自动拆解为检索、分析、生成报告三步，调用内部知识库与LLM完成输出，并将结论存入本地记忆，下次同类任务直接复用。
企业落地建议
适合有私有化需求、重视数据不出域的企业。建议先在研发或运维场景小范围试点，验证记忆复用与编排稳定性，再逐步扩展到跨部门工作流。
需要我们帮你落地？
专业团队帮你从0到1部署企业AI Agent，含安装配置、定制开发、持续运营