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: Written in Go for performance 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.
1. Install System Dependencies
For macOS:
brew install portaudio ffmpegFor Linux:
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y portaudio19-dev ffmpeg pkg-config[!TIP] Webcam access is recommended if configuring VLM.
Getting Started
If you are new to OM1, this is the fastest path to a successful first run using the conversation agent.
The conversation agent uses your webcam and microphone to enable natural voice interactions with an AI. The model processes visual and audio inputs and responds through speech.
This quick start uses the default starter configuration to help you understand the OM1 pipeline. It visualizes state updates in the terminal and demonstrates the input-LLM-action flow.
2. Download or Build
Option A: Download Pre-built Binary (Recommended)
No Go installation required. Download the latest release for your platform from the Releases page.
Current pre-built binaries are available for:
linux-amd64linux-arm64darwin-arm64darwin-amd64
After downloading and extracting the archive, open a terminal in the extracted folder and run:
chmod +x om1
./om1 config = <your-config>On macOS, if the binary is blocked by Gatekeeper, run:
xattr -d com.apple.quarantine om1 2>/dev/null || true[!NOTE] The release archive already includesconfig/,knowledge_base/, andlibzenohcfiles, so you do not need to clone the repository for runtime assets.
Option B: Build from Source
Requires Go 1.25.0+ (installation guide) and make.
git clone https://github.com/OpenMind/OM1.git
cd OM1
make deps
make buildQuick Start (5 Minutes)
- Install system dependencies.
- Download the binary or 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.
Set via shell profile (recommended):
export OM_API_KEY="<your_api_key>"If you built from source from this repository, you can also use a project-local .env file: ```bash cp .env.example .env
Then set OM_API_KEY=<your_api_key> in .env
```
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.Builderrors: ensure Go 1.25.0+ is installed and runmake depsfirst.Cameraaccess issues: grant terminal/IDE camera permissions in OS settings.Address already in useon the metrics port9090: stop the conflicting process (e.g. another Prometheus) or free the port.
OM1 是由 OpenMind 开发的一款模块化 AI 运行时（Runtime）平台。它旨在赋能开发者构建并部署跨越数字环境与物理世界的多模态 AI Agents，应用场景涵盖人形机器人（Humanoids）、手机 App、四足机器人（Quadrupeds）及教育机器人等。通过 BrainPack 硬件模块，OM1 能够实现从研究到现实自主能力的跨越，为机器人提供地图构建、物体识别、远程控制及自动充电等核心能力，使其具备��航、记忆与目标执行的智能。
OM1 采用模块化架构设计，基于 Python 开发，确保了极高的简洁性与无缝集成能力。系统支持灵活的数据输入，能够轻松接入各类新传感器。通过插件机制，开发者可以扩展硬件支持，实现与 ROS2、Zenoh 及 CycloneDDS 的 API 端点连接（官方推荐使用 Zenoh 进行新开发）。此外，系统提供预配置的端点，极大简化了从感知到动作的闭环流程。
在开始使用 OM1 之前，请确保您的开发环境已安装 Python 3.10 或更高版本，并推荐使用 uv 包管理器进行环境管理。若需配置 VLM（视觉语言模型），建议配备 Webcam 摄像头。此外，根据操作系统不同，需安装相应的系统依赖：macOS 用户需通过 brew 安装 portaudio 和 ffmpeg；Linux 用户则需通过 apt-get 安装 portaudio19-dev、python3-dev 及 ffmpeg。
对于初学者，推荐使用内置的 spot agent 进行快速上手测试。该 Agent 会利用您的 Webcam 检测物体，并将观察结果发送至 LLM，随后通过日志和 API 响应返回移动、语音或情感输出。安装过程非常直观，您只需安装系统依赖、克隆代码仓库、配置 OpenMind API Key，即可启动 OM1 体验完整的 AI Pipeline 流��。
本项目提供 5 分钟快速入门指南。您只需按照以下步骤操作：首先安装必要的系统依赖；接着克隆 OM1 仓库；然后获取并添加您的 OpenMind API Key；最后启动 OM1 并验证运行状态。系统会在终端可视化状态更新，帮助您直观理解从感知输入到模型推理再到动作执行的完整链路。
在使用前，您需要从 OpenMind Portal 获取并配置 API Key。推荐的做法是在 Shell Profile 中通过 `export OM_API_KEY="<your_api_key>"` 进行全局设置；或者在项目本地通过复制 `.env.example` 为 `.env` 文件并修改其中的 Key 来实现。此外，您可以通过修改 `/config/` 目录下的系统提示词（System Prompts）或自定义 `json5` 配置文件，来设计专属的 Agent 行为与机器人组合。
在使用过程中如遇问题，请参考以下排查建议：若遇到 Authentication 错误，请检查 OM_API_KEY 是否正确设置且未过期；若出现 No module 错误，请务必在仓库根目录下使用 `uv run` 命令运行；若摄像头无法调用，请检查操作系统是否授予了终端或 IDE 访问摄像头的权限；若提示端口 8000 被占用，请停止冲突进程或更换端口。
高质量的开源AI工作流项目
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 跨境业务、多语言内容运营团队
- 做语音类 AI 产品的开发者
- 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
- 本地部署优先选 GGUF 量化模型，节省显存并保持响应速度
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
- 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
- Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境
- Docker：OM1 提供官方镜像，docker compose up 一键启动
- CLI：直接 npm install -g / pip install，命令行调用
- 本地部署：CPU 8GB 起，GPU 推荐 16GB+ 显存
- 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
⚡ 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
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
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- 做语音类 AI 产品的开发者
- 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
- 本地部署优先选 GGUF 量化模型，节省显存并保持响应速度
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
- 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
- Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境
👥 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。