AutoBot

项目简介

AutoBot 是一个隐私优先的 AI Agent 操作系统框架，基于 ChatGPT 原生能力构建，让前沿大模型在处理复杂长周期知识工作时表现更稳定、更可靠。该项目在 OSWorld 2.0（多应用工作流基准）上超越了 Claude Opus 5 Max，在 AssistantBench 隐藏测试榜单上达到第一。AutoBot 不是独立的模型或聊天机器人，而是一套围绕 ChatGPT 的「操作系统契约」，解决 AI 在真实工作场景中常见的失联、失忆、失准三大问题。

核心功能

• 自我进化机制：当某个工作流执行失败时，AutoBot 会自动诊断原因、修复自身配置、独立验证修复有效，然后将改进固化到框架中。下一个相同类型的工作流自动继承这次修复，无需人工干预。
• 分层记忆系统：将知识按「个人」「家人与朋友」「工作」「主动分享」四个隔离区管理，避免工作场景意外泄露个人隐私。层级记忆驻留磁盘，任务触发时按需检索，构建工作上下文而非一次加载全部历史。
• 持久化任务图：每个任务保存为有向图结构，记录目标、阶段、证据和恢复状态。即使对话中断、ChatGPT 重启，新会话也能读取磁盘状态、恢复工作进度，而非重新开始。
• 独立验收机制：任务完成需要「生产者」和「验证者」两个独立标签，验证者必须读取当前实际证据才能批准交付，防止 AI 自我确认成功而实际未完成。
• 外部操作Clean Route 策略：所有对外可见的操作（发邮件、发消息、发帖子）必须通过第一方应用执行，写入前验证账号和目标地址，写入后检查渲染结果，防止 AI 行为被平台错误归因。
• 1分钟存活监控：后台进程每分钟检查一次工作流是否还在正常推进，若 ChatGPT 失联超过阈值，自动重置上下文并从最近 checkpoint 恢复。
• Native Voice 集成：与 ChatGPT 桌面版的原生语音功能深度集成，用户可以通过语音与 AutoBot 交互，任务状态语音播报。

技术实现

AutoBot 的技术架构分为两个层次：

第一层：Native ChatGPT 即 ChatGPT 桌面应用本身——本地 Projects、Voice、Goals、技能插件、定时任务、通知系统和 Computer Use。AutoBot 不修改 ChatGPT 本身，而是通过一套 AGENTS.md 格式的「操作契约」来约束 AI 的行为边界。

第二层：AutoBot Workspace 运行在用户本地的 Python 工作空间，负责：状态持久化（任务图、checkpoints、记忆）、完整性检查（独立验证人、外部操作Clean Route）、存活监控（1分钟心跳）、外部 API 集成（ChatGPT Projects API）。本地计算资源（CPU）处理所有编排和状态管理工作，减少云端推理消耗。

AutoBot 在 OSWorld 2.0 上达到 32.41% 二值准确率和 64.28% 部分准确率，在 AssistantBench 上达到 50.70% 准确率，均为榜单第一或领先水平。

快速上手

1. 下载安装：访问 GitHub Releases 页面（https://github.com/demeyer1/Autobot/releases），下载对应操作系统的安装包，运行后按引导完成 ChatGPT 桌面版权限授权。
2. 配置模型提供商：在 AutoBot 设置中填写 OpenAI API 密钥（或使用 ChatGPT Plus 账号），设置本地工作目录路径。
3. 定义工作契约：在项目根目录创建 AGENTS.md 文件，用自然语言描述工作目标、验收标准和边界规则，AutoBot 在每次任务开始时读取并遵循。
4. 启动任务：对 ChatGPT 说出任务目标，AutoBot 自动在磁盘上创建任务图，跟踪每个阶段的状态和证据。任务中断后，重新打开 ChatGPT，AutoBot 会自动恢复至最后一个有效 checkpoint。
5. 配置隐私分区：编辑隐私分区配置文件，定义哪些信息属于哪个分区，AutoBot 会据此控制跨分区信息泄露风险。

适用人群

• 在 Mac 上使用 ChatGPT 进行复杂知识工作的专业人士
• 需要 AI 完成多步骤、跨应用、长周期任务的高级用户
• 对 AI 输出质量有较高要求、不能容忍「幻觉完成」的工程师或研究员
• 关注 AI 隐私隔离、不希望个人上下文意外进入工作输出的用户

开源与社区

AutoBot 完全开源（MIT 许可证），代码在 GitHub 公开，由 Autonomous Production 团队维护。官方 benchmark 结果和验证方法全部公开可查，不依赖闭门评测。