OM1 是 AI Skill Hub 本期精选Agent工作流之一。已获得 2.8k 颗 GitHub Star，综合评分 8.0 分，整体质量较高。我们强烈推荐将其纳入你的 AI 工具库，帮助提升工作效率。
📚 深度解析
OM1 工作流的设计遵循"最小配置，最大复用"原则：核心逻辑已经封装好，用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制，在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行，适合作为生产环境的自动化基础设施。
在实际部署时，建议先在测试环境中运行 3-5 次，验证各个环节的输出结果符合预期，再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 8.0 分，是同类 Agent 工作流中的精选推荐。
📋 工具概览
OM1 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。
📖 中文文档
OM1 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。
- 可视化 Agent 工作流编排，无需编写复杂代码
- 支持多步骤自动化任务链，实现全流程无人值守
- 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
- 内置错误处理与自动重试机制，保障稳定运行
- 提供可复用的自动化模板，快速在同类场景部署
- 自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
- 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
- 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
# 方式一：pip 安装（推荐）
pip install om1
# 方式二：虚拟环境安装（推荐生产环境）
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install om1
# 方式三：从源码安装（获取最新功能）
git clone https://github.com/OpenMind/OM1
cd OM1
pip install -e .
# 验证安装
python -c "import om1; print('安装成功')"
- 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
- 在对应平台（Dify / Flowise / Make 等）中找到「导入工作流」功能
- 上传工作流文件
- 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
- 运行测试确认流程正常后投入使用
# 命令行使用
om1 --help
# 基本用法
om1 input_file -o output_file
# Python 代码中调用
import om1
# 示例
result = om1.process("input")
print(result)
# om1 配置文件示例（config.yml） app: name: "om1" debug: false log_level: "INFO" # 运行时指定配置文件 om1 --config config.yml # 或通过环境变量配置 export OM1_API_KEY="your-key" export OM1_OUTPUT_DIR="./output"
简介
<p align="center"> <a href="https://arxiv.org/abs/2412.18588">Technical Paper</a> | <a href="https://docs.openmind.com/">Documentation</a> | <a href="https://x.com/openmind_agi">X</a> </p>
OpenMind's OM1 is a modular AI runtime that empowers developers to create and deploy multimodal AI agents across digital environments and physical robots, including Humanoids, Phone Apps, Quadrupeds, educational robots such as TurtleBot 4, and simulators like Gazebo and Isaac Sim. OM1 agents can process diverse inputs like web data, social media, camera feeds, and LIDAR, while enabling physical actions including motion, autonomous navigation, and natural conversations. The goal of OM1 is to make it easy to create highly capable human-focused robots, that are easy to upgrade and (re)configure to accommodate different physical form factors.
Architecture Overview
Introduction to BrainPack
From research to real-world autonomy, a platform that learns, moves, and builds with you.
The BrainPack is designed to be mounted directly onto a robot to bring together mapping, object recognition, remote control, and self charging, giving humanoids and quadrupeds what they need to navigate, remember, and act with purpose.
Capabilities of OM1
- Modular Architecture: Designed with Python for simplicity and seamless integration.
- Data Input: Easily handles new data and sensors.
- Hardware Support via Plugins: Supports new hardware through plugins for API endpoints and specific robot hardware connections to
ROS2,Zenoh, andCycloneDDS. (We recommendZenohfor all new development). - Pre-configured Endpoints: Supports Text-to-Speech, multiple LLMs from OpenAI, xAI, DeepSeek, Anthropic, Meta, Gemini, NearAI, Ollama (local), and multiple Visual Language Models (VLMs) with pre-configured endpoints for each service.
- Metrics & Observability: Includes a pre-configured Prometheus and Grafana stack to monitor real-time AI pipeline metrics like LLM and ASR latencies.
What's Next?
- Try out some examples
- Add new
inputsandactions. - Design custom agents and robots by creating your own
json5config files with custom combinations of inputs and actions. - Change the system prompts in the configuration files (located in
/config/) to create new behaviors.
Prerequisites
- Python 3.10+
uvpackage manager- Webcam access (recommended if configuring VLM)
Install system packages:
1. Install System Dependencies
For macOS:
brew install portaudio ffmpegFor Linux:
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y portaudio19-dev python3-dev ffmpegGetting Started
If you are new to OM1, this is the fastest path to a successful first run using the spot agent.
Spot uses your webcam to detect objects and sends those observations to the LLM. The model then returns move/speak/emotion outputs as logs and API responses.
Spot in this quick start is the default starter configuration to help you understand the OM1 pipeline. It visualizes state updates in the terminal and does not execute robot hardware actions.
Quick Start (5 Minutes)
- Install system dependencies.
- Clone the repository.
- Add your OpenMind API key.
- Launch OM1 and verify it is running.
3. Configure API Key
Get your API key from OpenMind Portal.
- Sign in to OpenMind Portal.
- Open the dashboard and create a new API key.
- Copy the generated key.
Recommended (shell profile):
export OM_API_KEY="<your_api_key>"Alternative (project-local):
cp .env.example .envThen set:
OM_API_KEY=<your_api_key>.env.
You can also verify or adjust the fallback key location in config/spot.json5.
5. Monitor with Grafana (Optional)
If you have Docker installed, you can launch the included Prometheus and Grafana stack to monitor real-time AI pipeline metrics such as LLM and ASR latencies:
docker-compose up -d grafana prometheusNavigate to <http://localhost:3000> in your browser (default login: admin/admin). The OM1 Latency Monitoring dashboard is automatically provisioned and ready to use.
Troubleshooting
Authenticationerrors: confirmOM_API_KEYis set and not expired.No moduleerrors: run the command withuv runfrom the repo root.Cameraaccess issues: grant terminal/IDE camera permissions in OS settings.Address already in useon port8000: stop the conflicting process or free the port.
高质量的开源AI工作流项目
⚡ 核心功能
- 可视化 Agent 工作流编排，无需编写复杂代码
- 支持多步骤自动化任务链，实现全流程无人值守
- 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
- 内置错误处理与自动重试机制，保障稳定运行
- 提供可复用的自动化模板，快速在同类场景部署
👥 适合人群
🎯 使用场景
- 自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
- 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
- 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
⚖️ 优点与不足
- +MIT 协议，可免费商用
- +大幅减少重复性人工操作
- +可视化流程，清晰直观
- +可扩展性强，支持复杂场景
- −初始配置和调试需投入一定时间
- −强依赖外部服务的稳定性
- −复杂场景需具备一定技术基础
AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台，本页面信息基于公开数据整理，不对工具功能和质量作任何法律背书。
建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。
✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一，可自由商用、修改、分发，仅需保留版权声明。
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❓ 常见问题 FAQ
经综合评估，OM1 在Agent工作流赛道中表现稳健，质量优秀。如果你已有明确的使用需求，可以直接上手体验；如果还在评估阶段，建议对比同类工具后再做决策。
| 原始名称 | OM1 |
| 原始描述 | 开源AI工作流：Modular AI runtime for robots。⭐2.8k · Python |
| Topics | 机器人AI工作流 |
| GitHub | https://github.com/OpenMind/OM1 |
| License | MIT |
| 语言 | Python |
收录时间：2026-06-02 · 更新时间：2026-06-02 · License：MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。