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💡 这是什么 RemindAI 是一个开源桌面 AI 助手，核心理念是为大模型提供一层完整的工具外壳 (ToolShell)，让 AI 不仅能聊天，还能直接操作文件、执行代码、调用外部工具、管理记忆、自主规划任务——成为真正能「上手」干活的生产力工具。 🎯 让 AI 走出对话框，真正「上手」你的工作。 🆚 与普通 AI 客户端的区别 | | 🔵 普通 AI 客户端 | 🟣 RemindAI | |---|---|---| | 📁 文件操作 | ❌ 不支持或需插件 | ✅ 内置沙盒文件系统 | | 💻 代码执行 | ❌ 不支持 | ✅ 内置 Python/Shell/JS 执行器 | | 🧠 记忆 | ❌ 无或仅上下文 | ✅ 向量语义记忆 + SQLite 持久化 + 软失效过滤 | | 🔌 工具扩展 | ⚠️ 有限 | ✅ MCP 协议 + 四层技能系统 + Capability 插件 | | 🤝 多 Agent | ⚠️ 多窗口并排 | ✅ 真协作：指挥部广播、权限隔离、自动路由 + 并行文档理解 | | 🌐 对外服务 | ❌ 不支持 | ✅ 内置 HTTP API 服务器，三种端点对外暴露 | | 🔄 AgentLoop | ❌ 无 | ✅ 可控循环流水线：思考→编写→测试→验证 | | 📦 技能导入 | ⚠️ 单个导入 | ✅ ZIP 一键导入 + 批量导入 | | 🐱 全局陪伴 | ❌ 无 | ✅ 像素宠物 + TTS 语音 + 商店经济 + 成就系统 | 🏗️ RemindAI 的 Skill 系统 RemindAI 的 Skill 系统采用四层架构，每一层都有独立的存储目录和生命周期，互不干扰： | 层级 | 名称 | 存储位置 | 生命周期 | 说明 | |------|------|----------|----------|------| | L1 | 默认元 Skill | assets/defaultskills/ | 全局，随应用发布 | ToolShell、Schedule、System 三个核心元技能，构成 AI 的基础操作能力：文件读写、命令执行、任务规划、环境探测 | | L2 | 用户全局 Skill | Skills/ | 全局，用户手动开关 | 用户通过 ZIP 导入或 /skill-cti 命令创建，可跨项目复用。格式为 SKILL.md + tools.json | | L3 | 工作目录临时 Skill | .toolshell/skills/ | 跟随工作目录，恒定激活 | AI 在指导用户时按需创建，固化当前项目的临时流程，切目录即消失，绝不污染全局技能库 | | L4 | AI 自生成 Skill 🧪 | （规划中） | 全局，出于安全性暂未实现 | AI 根据长期对话记忆自动总结用户偏好（例如你常请教运筹优化问题，AI 自动沉淀为一个运筹优化专属技能），并自行调用 | 设计理念 L1 元技能：相当于 AI 的「操作系统内核」——文件读写、命令执行、环境探测、任务管理，是 ToolShell 的底层基础 L2 全局技能：用户的「工具箱」——可复用的专业能力，如特定领域代码生成、文档模板、工作流自动化 L3 临时技能：AI 的「便签纸」——在当前项目中临时固化一段流程，用完即弃，不留痕迹。例如 memory.json 中的 ToolShell/Schedule/System 元技能定义，就是通过 L3 机制注入的 L4 自生成技能（规划中）：AI 的「长期学习」——从多轮对话中提炼用户的领域偏好和工作模式，自动形成个性化技能。考虑到自动生成代码执行的安全风险，该层暂未实现 技能工作流 | 命令 | 用途 | 去向 | |------|------|------| | 直接要求创建技能 | 在当前工作目录创建项目级技能 | L3 .toolshell/skills/（默认） | | /skill-temp | 显式创建项目级临时技能 | L3 .toolshell/skills/ | | /skill-cti | 创建 → 自测 → 安装为全局技能 | 先在 .toolshell/staging/ 搭建自测，通过后装到 L2 Skills/ | 📊 功能完成度 | 模块 | 状态 | 说明 | |---|---|---| | AI 对话核心 (LLM + tool calling) | ✅ | AgentLoop 流式循环 + 事件驱动 UI | | 可控 AgentLoop 流水线 | ✅ | 思考 → 编写 → 测试 → 验证 循环模式 | | 三端 LLM 适配 (OpenAI/Anthropic/Gemini) | ✅ | 各自独立客户端，流式+toolcall+多模态 | | ToolShell 元技能 | ✅ | 读/写/删/搜索/exec/python/js + rg/fd/rtk | | Schedule 元技能 | ✅ | 7 工具 CRUD + 审查 + 归档 | | System 元技能 | ✅ | 环境探测 + 环境变量脱敏 | | MCP 多传输 | ✅ | stdio / SSE / Streamable HTTP | | 向量记忆系统 | ✅ | Qdrant + SQLite 双写 + 自动容灾 + 软失效过滤 | | 可插拔 Capability | ✅ | 搜索能力已落地，框架可扩展 | | 四层技能系统 | ✅ | L1 默认元技能 + L2 用户全局 + L3 临时技能 + L4 规划中，支持批量导入 | | 模型 Card 管理 | ✅ | 增删改 + Logo + 拖拽排序 | | 多 Agent 协作 | ✅ | 框架搭建完成 + 并行文档理解编排 + 可控 AgentLoop 流水线 | | 领域专家系统 | ✅ | 预设/自定义角色 + 绑定技能 | | 对话导出 | ✅ | MD / PDF / Word / HTML | | 桌面体验 | ✅ | 托盘 / 通知 / 闪屏 / 主题动画 | | 全局宠物 Agent | ✅ | 像素猫 + TTS 语音 + 商店经济 + 成就系统 | | 对外 API 服务 | ✅ | 内置 HTTP 服务器，三种端点：OpenAI 聚合 / Claude Agent / Claude 代理 | | 在线访问 Agent | ✅ | 通过浏览器远程访问 RemindAI Agent | | 上下文压缩 | ✅ | RTK Token 压缩 60-90% + 上下文管理优化 | | Flowchart 总结 | ✅ | 使用 archify 对对话进行流程图总结 | 🌟 更多特性 | 特性 | 说明 | |---|---| | 🐚 ToolShell | 文件沙盒 + Python/Shell/JS 执行 + rg/fd/rtk + RTK 压缩 60-90% token | | 🌐 对外 API 服务 | 内置 HTTP 服务器，三种端点：OpenAI 聚合、Claude Agent（运行 RemindAI 自身的 AgentLoop）、Claude 代理（纯透传） | | 🔌 MCP 协议 | stdio/SSE/Streamable HTTP 三传输 + 工具自动发现 + 拖拽管理 | | 🧠 向量记忆 | Qdrant 语义搜索 + SQLite 持久备份 + 自动运维 + 软失效过滤 + 记忆重建 | | 🤝 多 Agent | 指挥部/工作者/审查员角色 + 权限隔离 + 自动路由 + 并行文档理解编排 | | 🔄 可控 AgentLoop | 思考 → 编写 → 测试 → 验证 的循环流水线模式，长对话防卡顿优化 | | 🎨 多模型 | OpenAI/Anthropic/Gemini 原生适配 + 流式推理链 + 多模态 | | 🧩 Capability | 可插拔能力架构，Custom → MCP → ToolShell 三级路由 | | 📦 技能系统 | 四层架构 (L1 元技能 / L2 全局 / L3 临时 / L4 自生成规划中)，SKILL.md + tools.json 格式，ZIP 一键导入 + 批量导入，支持命令创建 | | 🔍 Web 搜索 | Tavily / Brave / 百度智能搜索，会话级开关 | | 📋 Schedule | SCHEDULE.md 驱动，P0/P1/P2 优先级，AI 主动回顾 | | 👤 领域专家 | 预设/自定义角色 + 独立 system prompt | | 🖼️ 内置工具 | Gemini 文生图 / 公式 OCR / PaddleOCR / 流程图 / 富文本 | | 📊 Flowchart | 使用 archify 对对话进行流程图总结输出 | | 📤 导出 | Markdown / PDF / Word / HTML | | 🌍 国际化 | 完整中英双语 | | 🎨 主题 | Material 3 亮/暗 + 涟漪切换动画 | | 🐱 全局宠物 Agent | 像素猫陪伴 + 右键智能问答 + 火山TTS语音 + 商店/背包/投喂 + 成就系统 | | 🗜️ 上下文压缩 | RTK 命令输出压缩 + 对话上下文智能裁剪 | | 🌐 在线访问 | 浏览器远程访问 Agent，在线会话管理 |

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   2026年7月8日 – 2026年9月1日 · 2 次收录

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