在当前大模型应用爆发的时代,AI Agent(智能体)框架层出不穷,但随之而来的是框架日益臃肿、学习成本高昂等问题。许多开发者在尝试部署一个简单的 AI 助手时,往往被数以十万计的代码行数和复杂的配置环境劝退。

针对这一痛点,香港大学数据智能实验室(HKUDS) 推出了一个名为 Nanobot 的开源项目。正如其名“纳米机器人”,该项目主打“超轻量化”理念。它不仅是一个 AI 助手,更是一个精简到极致的 Agent 框架。Nanobot 的核心设计目标是:用最少的代码实现最强大的功能。整个项目的核心逻辑仅由约 4,000 行 Python 代码构成,相比于市面上动辄几十万行代码的重型框架,Nanobot 减少了 99% 的冗余,却依然保留了强大的任务规划、执行和扩展能力。
Nanobot 并没有因为追求轻量而牺牲功能,它精准地切中了用户对个人 AI 助手的核心需求:
Nanobot 的部署过程极其友好,完美契合其“轻量”的定位。
1. 环境准备首先,确保你的系统中安装了 Python 3.10 或更高版本。
2. 克隆项目与安装依赖
git clone https://github.com/HKUDS/nanobot.gitcd nanobotpip install -r requirements.txt3. 配置 API 密钥Nanobot 支持多种模型后端。你需要在配置文件中填入你的 LLM API 密钥(如 OpenAI 或通过 OpenRouter 获取的密钥)。
4. 启动服务如果你想在本地直接运行,只需执行主启动脚本;如果你想连接 Telegram,则需在配置中填入 Telegram Bot Token。
为了让大家更直观地理解 Nanobot 的定位,我们可以将其与市面上主流的 Agent 框架进行对比:
| 代码量 | ||
| 学习曲线 | ||
| 部署成本 | ||
| 透明度 | ||
| 移动端友好度 |
总结优势: Nanobot 就像是一把锋利的瑞士军刀,虽然没有成套的电动工具箱那么庞大,但在处理日常个人任务时,它的响应速度和便捷性是无与伦比的。
HKUDS 开发的 Nanobot 不仅仅是一个技术 Demo,它代表了一种“减法”的智慧。在 AI 领域疯狂堆叠参数和复杂度的今天,Nanobot 证明了通过精巧的设计,极少量的代码也能驱动强大的智能体验。
项目地址:https://github.com/HKUDS/nanobot
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