Nanobot 是什么
nanobot 是由香港大学数据智能实验室推出的开源轻量级个人 ai 助手，全项目仅约 4000 行代码，却完整复现了 openclaw 智能体的核心能力。它集成了网页搜索、文件管理、定时调度、长期记忆等功能，可胜任实时金融行情分析、全栈开发支持、日程协调及个人知识库构建等多种任务场景。相较原始版本高达 43 万行的代码规模，nanobot 以 99% 的精简率达成同等生产力水平，开发者仅需数小时即可通读全部源码，深入掌握 ai 工具调用与记忆管理的底层机制，是学习与定制 agent 架构的理想入门框架。
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Nanobot 的核心功能
- 智能体主干：依托大语言模型实现自主任务分解、工具选择与多轮对话协同，形成端到端闭环执行流程。
- 信息检索能力：内置网页搜索接口，支持动态获取外部最新资讯并完成结构化分析。
- 本地文件处理：提供代码读写、文档解析与目录管理能力，便于搭建专属本地知识中枢。
- 跨平台通讯支持：原生集成 Telegram 和 WhatsApp，实现消息收发、远程指令响应与异步交互。
- 自动化任务调度：搭载类 Cron 的轻量级定时系统，支持周期性提醒、数据抓取与脚本触发。
- 持久化记忆模块：采用稳定存储策略保存历史对话与关键上下文，支撑跨会话连续推理与回溯。
- 语音识别接入：对接 Groq 提供的 Whisper 服务，自动将语音输入转为文本供模型理解与响应。
- 开箱即用模板：预置金融监控、编程辅助、日程助手、知识问答四大高频使用场景模板，开启动即可用。
Nanobot 的技术实现原理
- 高度凝练的架构设计：系统划分为四大基础组件——Agent 循环负责 LLM 与工具间的任务编排；记忆模块完成上下文的持久化存取；技能加载器支持运行时热插拔功能扩展；消息总线统一归一化内外通信路径。整套设计摒弃冗余抽象层，依赖显式注入方式组织模块协作。
- 标准 Agent 执行链路：用户输入经 Prompt 构建器整合当前上下文后送入大模型，模型据此生成规划步骤并调用对应工具；工具返回结果再反馈至模型进行下一轮推理，最终更新记忆状态，完成“感知→决策→执行→记忆”的智能循环。
- 多模型兼容路由机制：通过 OpenRouter 统一接入层，无缝切换 Claude、GPT、Gemini 等主流云端大模型；同时兼容本地 vLLM 部署方案，兼顾性能与数据私密性需求。
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模块化工具体系：所有功能以 skill 形式存放于
skills/目录中，启动时自动注册；内置涵盖 HTTP 请求、代码执行、系统命令等高频工具集，开发者只需遵循统一接口协议即可快速添加自定义技能。 - 统一通讯适配层：Telegram 使用官方 Bot API 实现双向通信；WhatsApp 则基于 Web 协议桥接；所有渠道消息均经内部总线标准化后分发至 Agent，保障多终端体验一致且可扩展。
Nanobot 的项目资源地址
Nanobot 的典型应用场景
- 全天候金融市场洞察：持续追踪全球市场动态，自动采集价格、新闻与财报数据，生成可操作的投资摘要与趋势研判。
- 随行全栈开发伙伴：即时响应代码编写、单元测试、环境部署等需求，成为工程师身边的“隐形协作者”。
- 智能日程协同中枢：自动同步日历事件、设定会议提醒、整理待办清单，并根据优先级动态优化时间分配。
- 个性化知识引擎：支持 PDF、Markdown、笔记等格式文档导入，实现自然语言提问驱动的知识定位与深度解读。
- 移动化远程助理：借助 Telegram 或 WhatsApp 即可随时发起交互，摆脱设备与位置限制，真正实现“AI 随身”。
