关于 · Yunor 中文原生 AI 智能体

ORIGIN

为什么做 Yunor？

现有 AI 工具大多英文优先、中文为辅。国内开发者使用时，常遇到这些问题：

人设与文档「翻译腔」重，缺乏本地化思考
工具调用细节与中文工作流不匹配
对中文输入法、长文本、文件路径处理不够细致
开源版本多以「封装英文工具」为主，缺乏原创能力图谱

Yunor 想做的很简单 —— 从中文用户的工作流出发，重新设计一套完整能力图谱。

PHILOSOPHY

设计哲学

中

中文优先

从系统提示词到 UI 文案、错误信息、文档示例，全链路中文，不做「机翻味」的中文。

锁

可控可验证

每一步电脑操作先弹窗确认；思考过程可见可审计；本地 Key，绝不上传。

源

完全开源

MIT 协议，源码透明。无任何云端绑定，离线可用。

离

离线友好

本地模型 + 本地知识库 + 本地记忆，断网也能跑。

轻

轻量纯净

终端版零第三方依赖；桌面版原生性能，开机即用。

通

双端互通

知识库、记忆、模型配置可在桌面版与终端版之间同步。

STACK

技术栈

终端版 · v0.3.0

Node.js · 零依赖

语言	Node.js（ES Modules）
最低版本	Node ≥ 18
第三方依赖	0
TUI 渲染	原生 ANSI 控制序列
本地 LLM	llama.cpp / transformers
协议	OpenAI 兼容 SSE
许可	MIT

桌面版 · v1.0

C++ + HTML/JS · 原生体验

后端	C++（WinHTTP + WinSock）
前端	HTML + CSS + 原生 JS
本地服务	127.0.0.1 HTTP + SSE
本地 LLM	GGUF / HF / Ollama
知识库	本地向量化
数据存储	本地 SQLite
许可	MIT

ROADMAP

路线图

公开透明的方向，欢迎社区一起推进。

双端正式发布

桌面版 v1.0 与终端版 v0.3.0，核心能力全部落地。

已完成

桌面版跨平台

macOS / Linux 原生包，与 Windows 版同等体验。

进行中

多模态能力

语音输入 / 图片理解 / 截图分析，让 AI 真正「看得到」。

计划中

插件系统

社区贡献自定义工具、提示词模板、知识库连接器。

计划中

团队协作

共享知识库、共享记忆、企业级权限模型。

探索中

ACKNOWLEDGEMENTS

致谢

开源大模型

Qwen、GLM、DeepSeek 等国产开源模型，让本地 AI 成为可能。

开源基础设施

Node.js、llama.cpp、transformers 等优秀开源项目。

中文社区

每一位用户、贡献者、布道者 —— 都是 Yunor 的一部分。

关于 Yunor