【免费下载链接】openloomiOpenLoomi is an open-source AI coworker. It connects your work tools, understands what you’re working on, and tells you what needs your attention, why it matters, and what to do next. It’s your open-source Attention Agent.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openloomi点击查看免费下载OpenLoomi Chat 是开源 AI 工作伙伴 OpenLoomi 的核心对话界面。你只需要用一句自然语言描述需求OpenLoomi 就会自动拆解复杂任务、调用记忆与技能、执行并交付结果——从查资料到写报告、生成网页全程无需任何提示词技巧。这篇 OpenLoomi Chat 教程带你从零开始10 分钟学会用它布置复杂任务。1. OpenLoomi Chat 是什么普通的 AI 聊天框只能回答而 OpenLoomi Chat 能办事。它是 OpenLoomi 这套 Attention Agent注意力代理系统的执行入口懂你的上下文Chat 背后连接着 OpenLoomi 的多层记忆系统短期、中期、长期记忆回答问题时引用的是你自己的邮件、消息和项目记录而不是泛泛的通用回答会自己拆解任务接到复杂任务后它会展示Reasoning 多工具调用的执行过程自动搜索知识库、记忆、原始消息再汇总输出能产出真实文件报告、网页、文档、图表等 Artifacts产物直接生成在会话里可下载、可预览可一键转为定时任务一次满意的 Chat 任务可以原样交给 Automation 模块按计划自动执行。官方对 Chat 的完整定义见 chat.mdx技能体系见 skills.mdx。2. 三分钟安装与配置Chat 开始前的准备要使用 OpenLoomi Chat只需三步下载安装包OpenLoomi 是原生桌面应用支持 macOS、Windows 和 Linux从官方 Releases 下载对应安装包双击安装开箱即用连接对话模型首次启动会进入引导页填入 API Key、Endpoint服务地址和 Model模型名即可完成配置整个过程约一分钟推荐启用至少一个连接器连接 Gmail、Slack、GitHub 等数据源后Chat 的回答才能真正基于你的工作记忆。⚠️ 小贴士如果 Chat 提问后回答为空通常是还没启用任何连接器记忆没有数据可查。安装与排错的完整步骤见 getting-started.mdx。3. 认识 Chat 界面复杂任务从哪里布置打开应用后默认进入的Chats页面就是 OpenLoomi Chat。界面关键区域区域作用顶部标签栏每个标签是一个独立会话Topic Chat不同项目可以分开聊历史可随时回看建议卡片新手不知道问什么时点卡片即可开始第一个任务底部输入框布置任务的地方支持自然语言、文件上传按钮和技能选择Skills按钮左上角宠物图标桌面伙伴 Loomi任务状态会以思考→工作中→完成的小动画呈现输入框本身是一个完整的任务编辑器附件上传、语音、技能选择都集成在这里源码位于 task-composer.tsx消息渲染逻辑在 message.tsx。你不需要读源码只要知道框里写的一句话就是一个完整的任务指令。4. 核心实战一句话布置复杂任务下面用一个真实例子演示自动拆解并执行的完整过程。4.1 第一步用一句话描述任务在输入框直接输入Please write me a weekly report on the progress of all projects over the past week.帮我写一份过去一周所有项目进展的周报注意你不需要告诉它先去查知识库再查记忆再整理格式——这些都由它自己规划。4.2 第二步观察 AI 自动拆解执行OpenLoomi 收到任务后会展示完整推理链Reasoning推理明确目标——要生成周报需要搜索知识库、聊天洞察和记忆工具调用并行执行 4 个工具——Querying Chat Insights、Searching Knowledge Base、Searching Memory、Searching Raw Messages再次推理根据检索结果缩小范围继续深挖相关文件输出结果汇总成结构化周报。 这就是AI 自动拆解执行的关键复杂任务被拆成 检索→筛选→汇总→成文 的多步流水线每一步都可见、可追溯。4.3 第三步追问与深化Deep Dive结果不满意直接在同一会话里追问即可把研发部分的细节再展开一些补上未完成事项的负责人改成一封给老板的邮件格式会话会持续积累上下文同一话题越聊越准历史可随时检索。5. 四类最常用的 Chat 任务5.1 查询工作记忆我上周决定什么了Tell me about SmartBI——一句话就能跨工具、跨渠道检索你与项目相关的所有信息不再需要翻 Slack、Gmail、Notion。5.2 上传文件让 AI 分析点击输入框左下角选择 Upload from local本地上传或 Add from workspace从工作区添加把 PDF、Excel、合同文档丢进去让它总结、提取、对比。5.3 调用 Skills 生成文档、代码、数据报告OpenLoomi 内置了一批 Skills技能包括文档处理docx、pdf、pptx、xlsx、前端设计、浏览器自动化、深度研究等。布置任务时无需手动选择——AI 会自动判断该用哪些技能并串联执行例如一句做一份竞品分析它会自行串起 网页研究 → 数据分析 → 报告生成 的完整链路。技能包全部开源仓库内的 skills/ 目录就是它的源头想扩展能力还能在任意会话里输入/skill-creator自己造技能。5.4 一句话生成网页与 App 预览试试这个任务Create a product page for my AI podcast appOpenLoomi 会自动调用 frontend-design 技能写出生产级 HTML生成完整的落地页含配色、排版、响应式适配并支持在应用内直接打开浏览器预览产物文件列在右侧 Chat Vault 面板中随时下载。6. 进阶把 Chat 任务变成自动执行的定时任务一次满意的任务值得让它反复跑。OpenLoomi 的 Chat 与 Automation 共用同一套执行引擎进入Agents → Automation点击New Task把你在 Chat 里验证过的指令填入 Instruction如搜索昨日 AI 行业新闻整理成简报并发送到我的 Gmail选择计划类型Cron 表达式0 9 * * * 每天早上 9 点、固定间隔、或一次性执行保存后任务按计划自动运行执行历史可随时审计。⏰ 提醒定时任务在本地执行运行时桌面应用需保持打开。完整调度规则见 automation.mdx。7. 常见问题速查问Chat 回答是空泛的通用内容不是我的工作信息确认至少启用了一个连接器且同步正常——记忆有数据回答才接地气。问技能没有按预期触发把任务描述得更具体。比如把给 X 发点东西改成给 X 起草一封关于 Y 的邮件意图越明确技能选择越准。问回答中途卡住检查本地服务是否正常运行默认端口127.0.0.1:3414/:3515桌面应用必须在运行中。写在最后OpenLoomi Chat 把使用 AI 的门槛降到了最低会说话就会派活。它替你拆解任务、检索记忆、调用技能、产出文件甚至按计划自动重复执行——你只需要负责验收结果。现在打开 OpenLoomi试试对 Chat 说出你的第一个复杂任务吧 赞分享【免费下载链接】openloomiOpenLoomi is an open-source AI coworker. It connects your work tools, understands what you’re working on, and tells you what needs your attention, why it matters, and what to do next. It’s your open-source Attention Agent.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openloomi点击查看免费下载相关推荐大麦自动抢票全自动化双端 Web APP 五分钟跑完全链路大麦自动抢票全自动化双端 Web APP 五分钟跑完全链路 ticket purchase 是一个用 Python 写的大麦自动抢票工具网页端用 Sel前端UI组件Claude Task Master 智能任务扩展expand-task将复杂任务拆解为可执行子任务Claude Task Master 智能任务扩展expand task将复杂任务拆解为可执行子任务 导读 本文以 Claude Task MasterAI Agent开发工具CLIMCPDuckDB并行查询执行多线程如何加速复杂分析任务DuckDB并行查询执行多线程如何加速复杂分析任务 你是否经常遇到数据分析任务耗时过长的问题当处理百万甚至上亿行数据时单线程执行往往需要等待数分钟甚至更长数据库OLAP嵌入式数据库数据分析创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考