diggerhq/opendots

一句话定位：一个你自己拥有、模型自选的常驻个人 Agent——作者明确称其为 “a model-agnostic alternative to OpenAI’s Dots”，基于 OpenComputer Serverless Agents 构建。

为什么值得关注

明确对标 OpenAI Dots：定位就是 dots 的模型无关替代品。
模型完全自选：每个 agent 用一行代码声明模型，不用把 API key 写进代码（由 OpenComputer 管凭据）。
“topic” 抽象：长任务会获得自己的 topic——独立对话 + 可读可编辑的 notes + 按需的云电脑；关掉浏览器工作仍在继续。
无需自建 Agent 基础设施：agent 运行、云电脑供给、对话与 notes 存储都由 OpenComputer 项目承载。
MIT 许可：可商用（对比同作者的 openmuse 未声明许可）。

核心能力

交接工作、持续对话：你把活交出去，继续聊，结果回到同一个对话里。
长任务 → topic：独立会话 + notes + 云电脑，会话隔离，可打开 topic 观看命令执行与检查 notes。
多 agent 分工：coordinator（协调者）+ topic-worker（长任务执行者）两个 agent 定义，可用不同模型。
工作持久：浏览器关闭后继续，回来拿结果。
环境变量鉴权：OPENDOTS_OWNER_SECRET 登录。

技术栈与架构

项	值
语言	TypeScript
许可证	MIT
Star	23（2026-10）
创建	2026-09-29
基座	TanStack Start（Web App）+ React 风格 TS hooks 定义 agent
Agent 托管	OpenComputer Serverless Agents
状态存储	你自己的 OpenComputer 项目（对话 + notes）

模型声明方式（README 原文示例）：

useModel("anthropic/claude-sonnet-4.6");      // default
useModel("openai/<model>");                   // through your connected Codex account
useModel("openrouter/<provider>/<model>");    // any managed OpenRouter model

改 coordinator/agent.ts 与 topic-worker/agent.ts 里的字面量后跑 npm run deploy:agents 即可；两个 agent 可使用不同模型。通过自有账号用 OpenAI 模型需在 Pro/Max 计划上开 BYOK。

与同作者项目的关系

	`diggerhq/opendots`（本页）	openmuse-diggerhq `diggerhq/openmuse`
Star	23	47
创建	2026-09-29	2026-09-10
许可证	MIT	未声明
定位	明确对标 OpenAI Dots 的模型无关替代	泛化的”可部署个人助理”
架构	同源（TanStack + OpenComputer）	同左

两者共用同一套架构（README 主体高度相似），但是两个独立仓库：定位、许可、Star 均不同——收藏与选用时需分别看待。

与 OpenAI Dots 的对应关系

对应点：常驻 Agent + 每 agent 云电脑 + 独立会话上下文，形态与 dots 同构。
差异：Dots 有 4000+ 插件生态与企业治理；本项目是最小可自部署起点，无插件目录、无企业管控层。
定位：属”自己拥有、模型自选”的轻量替代，不是功能对等复刻。

适用场景

想要”自己部署、模型自选、MIT 可商用”的个人助理，且已有 OpenComputer 项目。
想读一份极简的常驻 Agent 参考实现（两个 TS agent + topic 抽象）。

局限性

星数低（23★）：早期项目，2026-09-29 创建，无独立文档站。
强绑定 OpenComputer：agent 运行与存储都依赖该平台。
无插件生态、无审批治理、无多端 App（对照 Dots/Muse 的完整产品面）。
未声明企业级能力：无 SSO/审计/权限治理。

主要来源

仓库 https://github.com/diggerhq/opendots
OpenComputer Agents 文档 https://docs.opencomputer.dev/agents/overview

zhaoweiguo 的知识库

目录