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设想一下，如果操作系统、浏览器或数据库都只在封闭的系统内发展，我们今天就不会拥有我们所熟知的互联网。 人工智能需要世界一流的、优秀的科技开放替代方案。 为此，我们一直在忙于构建 Mindshub。一个高质量的、开源的 AI 同事，你可以真正地将其打造成你自己的。我们知道，“够用就好”不是一个选项。你可以在以下链接中查看： https://github.com/mindsdb/mindshub 检查它。修改它。扩展它。分叉它。让它成为你独一无二的。如果你愿意，可以叫它 Claudio :) 选择任何模型，无论是开源还是专有模型。选择并定制适合你工作流程的开源代理。连接你自己的工具。将你的数据保存在你想要的地方。 我们非常期待你的反馈。

它是一个基于 Cosmos 构建的操作系统，集成了 TTF 渲染器、WebAssembly 应用解释器、网络功能、网页浏览器以及动画效果。

代理运行经常在昂贵的模型调用和执行具有真实世界副作用的工具后失败。由于代理经常部署到无服务器环境，这个问题变得更加严重。当你的代理崩溃时，需要重新启动，但安全地重新启动并不容易，每个构建代理的人都必须解决这个持久性问题。 你正在运行的堆栈可能已经具备了实现持久化执行所需的一半功能，例如，一个至少能调用一次工作的队列或作业运行器。kassette 通过将已完成的步骤记录到对象存储（或文件系统）来提供另一半功能，以便在重试同一运行后可以重放它们。这意味着你可以在不添加工作流服务甚至 SQL 数据库的情况下实现持久化。 kassette 是一个微小的、零依赖的 TypeScript 库，你可以用它来构建普通的异步函数组成的代理工作流。每个基于对象存储的运行都是一个单一对象，通过 CAS（内容寻址存储）序列化追加操作，而会话编号则用于隔离僵尸进程。代理工作负载通常由（相对）少量缓慢的 LLM/工具调用或等待批准所主导，因此这种简单的设计（写入会变大，完整的日志一次读取）效果很好（更多信息请参阅：https://lostinpatterns.github.io/kassette/docs/object-storage-design）。 仓库：https://github.com/lostinpatterns/kassette 文档：https://lostinpatterns.github.io/kassette/