100%开源!吴恩达做了个个人桌面Agent
开源、隐私、本地优先、模型无关
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100%开源!吴恩达做了个个人桌面Agent
文婷
2026-07-25
20:35:34
来源:
量子位
开源、隐私、本地优先、模型无关
文婷 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
AI教育大佬吴恩达也下场做AI同事了。
不只是陪你聊天,也不只是给你列一个待办清单。
而是你说一句“帮我准备客户brief”,它就能跨文件、日历、Slack这些日常工具自己干活,最后把整理好的文档、写好的消息、更新后的日程交到你手上。
项目名为
OpenWorker
,现已在GitHub开源,采用MIT License。
OpenWorker主打四件事:
开放
、
本地优先、隐私保护
以及
模型无关
。
吴恩达在推上表示,OpenWorker已经可以在Mac上运行,Windows版本也即将上线。
它不绑定任何特定模型。
你只需带上自己的 API Key,即可接入 GPT 5.6 Sol、Claude Fable、Gemini 3.6,或是通过 Ollama 运行 Kimi、GLM、DeepSeek、Inkling 等开放权重模型。
同时,
你的数据只会保留在你自己的设备上
,除非你主动选择使用特定的 LLM 服务商或第三方集成功能。
吴恩达在X上对它的定位很直接:
这是一个open-source agent
,不只是和你聊天,而是deliver finished work。
直抒胸臆就是:
别光陪我聊天,帮我把活干了。
这很吴恩达。
过去几年,他一直在强调AI Agent和工作流的重要性。
这次OpenWorker开源,某种意义上也把这个判断又往前推了一步:Agent的下一站,不只在浏览器里,也不只在代码编辑器里,而是在我们的桌面上。
那么,这个OpenWorker到底能干什么?为什么它值得关注?真正的看点在哪?
一起来看
:
吴恩达,开始造AI同事了
OpenWorker的一大看点,在于其开源者是
吴恩达
。
他是
DeepLearning.AI创始人
、
Coursera联合创始人
,也是
斯坦福大学计算机科学系兼职教授
。
此前,他曾牵头创立
Google Brain项目
,并担任
百度首席科学家
。
除了学术和产业履历,
吴恩达在AI教育领域的影响力同样突出。
2011年,吴恩达在斯坦福开设了一门在线机器学习课程,吸引逾10万名学生参与。
次年,他与Daphne Koller联合创办了全球知名慕课平台(MOOC)
Coursera
。
据其个人官网数据,
目前已有超过700万人通过他的课程学习人工智能。
因此,OpenWorker不是某个开发者随手放到GitHub上的实验项目。
吴恩达这一次瞄准的,仍然是
降低AI的使用门槛。
只不过,
过去交付的是课程;
这一次,交付的是一个AI同事。
不给建议,直接给成品
OpenWorker与普通聊天机器人最直接的区别,可以用
“交付”
一词概括。
之前使用大模型,通常需要经历一条漫长的任务链,即先让AI分析需求,再让它生成文本,然后自己查找文件、核对数据、调整格式,最后打开Slack、邮箱或者日历,把结果发出去。
在这个过程中,AI虽然参与了工作,但我们仍然需要在不同软件之间来回倒腾、收拾残局。
现在,
OpenWorker想把这条链路接起来。
我们只需要告诉它希望得到什么结果,它便会自行拆解任务,调用电脑中的文件、终端和已连接的应用,完成具体操作,最后交付一份能够打开、修改和分享的文件。
比如让它准备一份客户简报,它不只会列出简报应该包含哪些内容,而是会寻找相关资料、整理客户信息,再生成完整文档。
让它检查项目进度,它也可以前往Jira和GitHub搜集信息,而不是等着用户把所有背景材料一段段喂给它。
OpenWorker项目主页显示,它可以
连接超过25种工具
,包括GitHub、Slack、Jira、Notion、Linear、HubSpot、Outlook、Gmail、Google Calendar等,能调用本地文件与终端。
并且,如果你觉得这25种工具不够用,
还可以通过MCP继续为它接入更多的工具。
此外,OpenWorker还能与大模型相互配合、共同执行
定时任务
。
比如每天早上定时整理一份信息简报,每周自动生成工作报告,或者持续关注某个Slack频道等,都可以交给它处理。
这么看下来,OpenWorker更像是给大模型配上了办公桌、电脑和一串工具账号。
大模型负责思考,OpenWorker负责让它真正动手。
听起来真像一对配合默契的工作伙伴!
能干活,也能主动请示、不自作主张
不过,当AI从回答问题走向操作电脑,风险也跟着变了。
一段回答写错了,可以重新生成。
但如果AI把你准备发给朋友的吐槽发给领导、删错没有备份的重要文件、改错日程,事情就没有那么简单了。
对此,OpenWorker给出的解决方式是
“在执行重要操作前,先回来请示。”
当任务涉及发送消息、修改日历、写入外部工具或者执行终端命令时,它会先暂停操作,向我们说明自己准备做什么。只有获得批准后,它才会继续执行。
如果我们不在电脑前,但OpenWorker又刚好执行到了发消息、改文件、运行命令这类关键步骤,
它也不会为了赶着完成任务就跳过确认,而是会先把请求放进待确认列表,等我们回来同意了后再继续做。
这条设计看起来不起眼,却决定了AI Agent能不能真正进入办公场景。
毕竟,一个合格的AI同事可以勤快,但不能擅作主张。
它既要有能力把工作推进下去,也要知道哪些事情必须由人拍板。
模型随便换,数据可以留在本地
除了直接交活,OpenWorker还强调四个特点:
开源、本地优先、隐私保护以及模型无关。
OpenWorker整个项目
已采用MIT许可证开源
,开发者可以查看代码、修改功能,也可以按照自己的工作流程进行部署。
它也
不把用户绑定在某一家模型厂商上
。
只要你带上自己的API key
,就可以接入OpenAI、DeepSeek、Kimi等模型,也可以通过Ollama运行本地模型。
这样可自由多了!
因为假如说今天GPT涨价了或者不好用,我随时都可以切换成Kimi或其他模型。
此外,OpenWorker的Agent循环、对话记录、连接器令牌和模型密钥都默认保存在我们自己的设备上。
只有当我们主动选择使用特定的LLM服务商或第三方集成功能时,相应的数据才会离开本机。
不过这也
并不意味着数据绝对不会上传云端。
但至少我们将更多的选择权保留在了自己的手中,比如“使用哪个模型、连接哪些工具、把数据交给谁”等。
另外,我看了一眼OpenWorker项目主页,它
目前仍处于公开测试阶段
,GitHub上也已经放出了两个Windows安装包,分别适配Windows 10和Windows 11。
只不过,这两个Windows版本还没有完成代码签名,安装时可能会触发SmartScreen提醒。
这表示
OpenWorker确实能用了,只是很多边角还在打磨。
感兴趣的小伙伴可以蹲一波后续更新。
AI Agent要会交活
Anyway,OpenWorker把AI Agent的一个发展方向说清楚了:
AI Agent不能永远停留在聊天框里,要真正参与工作、交付成果,并把模型选择权、工具调用权和最终决定权交还给用户。
下一阶段的AI应用,核心是
谁更能跨工具理解上下文,生成可交付成果,并在关键动作前把控制权交还给人。
吴恩达选择把OpenWorker做成开源、隐私友好、模型无关,也是在给这个方向定调:
未来的AI同事,最好是用户可选择、可控制、可改造的工作层。
当然,OpenWorker的实际使用效果还待继续观察和测评;但OpenWorker至少把AI同事的模样刻画地更加清晰了,那就是:
一个合格的AI同事不仅要能理解目标、能自主寻找材料、使用工具,把活干完、干对,也要知道什么时候应该停下来,把决定权交还给人。
参考链接:
[1]https://github.com/andrewyng/openworker
[2]https://x.com/AndrewYNg/status/2080333504446108104?s=20
[3]https://x.com/AndrewYNg
[4]https://www.andrewng.org/courses?c=nerd
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吴恩达
开源
文婷
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