PraisonAI：私有化 AI 智能体框架

项目简介

PraisonAI 是一个开源 Python 智能体框架，目标是在自己的电脑上运行 AI 智能体，甚至完全离线，让私有数据不必离开本地环境。它既面向需要处理敏感数据、受强监管的团队，也面向希望免费自托管 AI 的个人开发者。项目采用 MIT 许可证，提供 Python 与 JavaScript/TypeScript SDK，并附带 CLI、桌面应用等使用方式。

主要功能

• 智能体与多智能体团队：支持 Agents、Handoffs 和 AgentFlow 工作流。
• 记忆与知识：提供 Memory、Knowledge、RAG 以及会话管理。
• 工具与 MCP：可接入工具和 MCP。
• 安全与可控：包含 Guardrails、人工审批、策略引擎。
• 可观测与评估：支持 Tracing、Telemetry、Langfuse 和 Evaluation。
• 模型选择：支持多种模型，并可用 Ollama、vLLM、LM Studio 等本地模型。
• 其他能力：微调训练、浏览器自动化、沙箱代码执行、机器人接入、部署、Dashboard 与 Chat UI。
• 桌面应用：提供 macOS、Windows 和 Linux 版本，可从最新 Release 下载。

安装与使用

安装完整包：
pip install praisonai

如果只需要轻量核心库：
pip install praisonaiagents

JavaScript/TypeScript SDK：
npm install praisonai

使用 OpenAI 等云端模型时，先设置对应 API Key：
export OPENAI_API_KEY='your-api-key'

最小 Python 示例：

from praisonaiagents import Agent

agent = Agent(instructions='You are a helpful assistant.')
print(agent.start('In two sentences, why do some companies keep their data on their own computers?'))

完全离线运行可使用 Ollama。先安装并拉取模型：
ollama pull llama3.2

然后指定本地模型：

from praisonaiagents import Agent

agent = Agent(instructions='You are a helpful assistant.', model='ollama/llama3.2')
print(agent.start('Why is the sky blue?'))

如果 Ollama 运行在网络中的另一台机器上，可通过 base_url 或 OLLAMA_API_BASE 指定地址。

注意事项

• 离线运行前需要先安装 Ollama 并拉取模型；若只安装了核心库，可使用 pip install 'praisonaiagents[llm]' 增加本地模型支持。
• 使用云端模型需要配置相应服务商的 API Key；使用本地模型则无需 API Key。
• 桌面应用安装包位于 GitHub 最新 Release 页面。
• 文档地址：https://praison.ai/docs

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本作品整理自 GitHub 开源项目 MervinPraison/PraisonAI，原作者 @MervinPraison，许可证 MIT。中文介绍由 AI 根据项目 README 整理，以原仓库为准。