当别的 AI 还在等你发消息时，nanobot 已经在主动干活了。

nanobot解决了一个核心问题：如何让 AI 从"被动回答"进化到"主动服务"？

核心架构Agent Loop

nanobot 的心脏非常简单—— 一个永不停歇的消息循环：

消息进来 → 组装上下文 → 问 LLM → 执行工具 → 发回结果

最巧妙的设计：LLM 不是直接给答案，而是决定用什么工具。这个过程最多循环 20 次，直到搞定任务。

就像雇了一个聪明实习生：你给他工具箱，他遇到困难会自己翻工具，而不是每次都来问你"这个怎么办"。

三大主动触发机制

真正让 nanobot 与众不同的是它的**"主动性"**：

1. Cron 定时任务 —— 到点就干

• 支持 cron 表达式（0 9 * * * 每天早上9点）
• 支持固定间隔（每3600秒提醒喝水）
• 支持一次性任务（明天下午3点开会）
• 持久化存储：任务写在 jobs.json，重启不丢

nanobot cron add --name "喝水提醒" --message "该喝水了！" --every 3600

2. 心跳服务 —— 周期性自检

• 每30分钟自动唤醒一次
• 检查 HEARTBEAT.md 里的待办清单
• 有任务就执行，没任务就休眠（省 token！）

# HEARTBEAT.md## Active Tasks- [ ] 检查今天的待办邮件- [ ] 同步 GitHub 通知

3. 子 Agent —— 后台并行

• 主对话不卡顿，耗时任务扔给"小弟"
• 做完后通过系统消息通知结果
• 支持多任务并发

模块化设计：像拼乐高一样扩展

技能系统尤其优雅——用 Markdown 写"教学文档"，前置 YAML 声明依赖，AI 需要时才加载，既省 token 又精准。

少即是多

nanobot 没有追逐复杂，而是坚持几个原则：

1. 文件即配置 —— HEARTBEAT.md、SKILL.md、MEMORY.md，纯文本，版本友好
2. 队列解耦 —— 消息总线让渠道和 AI 逻辑完全分离
3. 渐进加载 —— 不用一次性塞满 prompt，需要时才读技能
4. 节俭运行 —— 心跳空转时检测内容，无任务直接跳过

定时任务提供节奏，心跳提供主动性，子 Agent 提供并行力，文件系统提供持久化——这套组合拳，让 AI 真正从"聊天工具"变成了"自动化助手"。

https://github.com/HKUDS/nanobot