opc-agent 0.2.0

Local-first AI Agent for Mac. Zero cloud dependency.

OPC Agent

本地优先的 AI Agent，零云端依赖。

一台标准 Mac/PC 跑起来的完整 AI 助手。本地 LLM + 本地知识库 + 本地 Web UI，数据永远不出你的机器。

功能

• 🧠 本地 LLM 对话 — 通过 Ollama 运行，支持 Qwen/Llama/Mistral 等所有主流模型
• 💬 流式 WebSocket — 逐 token 实时响应
• 📚 自学习知识库 — 每次对话后自动提取知识，持续积累，越用越聪明
• 📝 工作区 — Markdown 文件读写
• 🖥️ Web UI — 内置前端，开箱即用
• 🔒 完全离线 — 零云端 API、零数据上传

Self-Learning (自学习)

OPC Agent v0.2.0 introduces a fully local self-learning loop. Every time you finish a conversation, the agent silently extracts knowledge in the background and stores it in ~/.opc/brain.db.

How it works:

You chat  →  Ollama answers  →  [background] Ollama extracts facts/preferences/skills
                                                        ↓
                                              Stored in brain.db
                                                        ↓
Next conversation: relevant entries injected into system prompt automatically

Knowledge types stored:

• fact — things you told the agent (your name, tech stack, project details)
• preference — how you like things done (code style, response format)
• experience — problems solved and decisions made
• skill — capabilities discovered or demonstrated

Brain API:

Endpoint	Method	Description
/api/brain/entries	GET	List stored knowledge
/api/brain/stats	GET	Knowledge base stats
/api/brain/learn	POST	Manually teach the agent {"content": "...", "type": "fact"}
/api/brain/recall?q=...	GET	Test what the agent recalls for a query

All learning is 100% local — Ollama does the extraction, brain.db stores the result, nothing leaves your machine.

安装

前置条件

1. Python 3.10+
2. Ollama — https://ollama.ai 下载安装后运行 ollama serve
3. 拉取模型：

   ollama pull qwen2.5:7b    # 推荐，4.7GB
   

安装 OPC Agent

pip install opc-agent

使用

# 启动（自动打开浏览器）
opc start

# 后台查看状态
opc status

# 停止
opc stop

# 指定端口
opc start --port 8080

启动后访问 http://localhost:3000 即可开始对话。

系统要求

RAM	推荐模型	效果
8GB+	qwen2.5:7b	基础对话
24GB+	qwen2.5:14b	良好
32GB+	qwen2.5:32b	优秀

项目结构

opc-agent/
├── opc/
│   ├── server.py          # FastAPI 应用入口
│   ├── core/
│   │   ├── brain.py       # 自学习知识引擎 (brain.db)
│   │   ├── config.py      # 配置管理 (~/.opc/config.yaml)
│   │   ├── engine.py      # Chat 引擎（Ollama 流式）
│   │   └── ollama.py      # Ollama 检测/模型管理
│   ├── api/
│   │   ├── chat.py        # WebSocket 对话 + 会话 CRUD
│   │   ├── models.py      # 模型管理 API
│   │   ├── brain.py       # 知识库 API
│   │   ├── workspace.py   # 工作区文件 API
│   │   └── system.py      # 系统状态 API
│   └── web/dist/          # 前端构建产物
├── opc_cli.py             # CLI 入口
└── pyproject.toml

API 概览

端点	方法	功能
/ws/chat	WebSocket	流式对话
/api/conversations	GET/POST	会话列表/创建
/api/conversations/{id}	GET/DELETE	会话详情/删除
/api/models	GET	已安装模型
/api/models/recommend	GET	RAM 推荐模型
/api/models/pull	POST	拉取新模型
/api/models/active	PUT	切换活跃模型
/api/brain/entries	GET	知识库列表
/api/brain/stats	GET	知识库统计
/api/brain/learn	POST	手动教导知识
/api/brain/recall?q=...	GET	测试知识召回
/api/workspace/files	GET	工作区文件
/api/system/status	GET	系统状态

配置

配置文件位于 ~/.opc/config.yaml：

active_model: qwen2.5:7b
port: 3000
workspace_path: /path/to/your/workspace

License

Apache-2.0