#OpenWorker
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Part 1 — OpenWorker 深度解析(一):架構全景 — 一個能交付成果的桌面 AI 同事
從零拆解 Andrew Ng 團隊的開源專案 OpenWorker:它為什麼強調「交付成果而非聊天」、三層本地優先架構如何組成、37000 行 Python 後端的目錄職責分工,以及一次任務從輸入到產出的完整生命週期。
Part 2 — OpenWorker 深度解析(二):TurnEngine — Agent 迴圈的完整解剖
逐行拆解 OpenWorker 的 1192 行 agent 迴圈:訊息的真實形狀、blocking provider 如何橋接到 async loop、工具呼叫的授權與併發分流、四種中斷狀態下的「不留孤兒 tool_call」不變式,以及 canonical history 與 outbound view 的分離設計。
Part 3 — OpenWorker 深度解析(三):Harness — 權限模型、Inbox 與人機協作
拆解 OpenWorker 的安全外殼:58 行的 RiskClass 如何撐起整個權限系統、五種執行模式的決策流程、shell allowlist 的前綴比對陷阱、跨 session 的 Inbox 決策佇列與 durable resume,以及 SSRF 防護、prompt injection 防線與稽核軌跡。
Part 4 — OpenWorker 深度解析(四):LLM 層 — Provider 抽象、能力降級與 Context 自動壓縮
拆解 OpenWorker 如何同時支援 OpenAI、Anthropic、Gemini、Bedrock、Vertex、Ollama 與多家轉售商:ProviderClient 契約為何刻意同步且無迴圈、能力矩陣如何驅動 vision/PDF 降級、TokenUsage 的快取拆分,以及 561 行 compaction.py 的完整壓縮演算法。
Part 5 — OpenWorker 深度解析(五):能力擴充 — Tools、Skills、Personas、MCP 與排程
拆解 OpenWorker 的五層能力擴充體系:ToolRegistry 與封閉式 Capability 目錄、Persona 作為資料而非程式碼、Skills 的漸進式揭露、explore 子代理的 context 隔離、MCP 客戶端的單任務生命週期,以及排程器的 catch-up 與 skip-on-overlap 策略。