Anda Bot

August 7, 2026 · View on GitHub

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Born of panda. Awakened as Anda.

Anda Bot 是一个基于 Rust 编写、开源、运行在本地终端的 AI 智能体。它具备长期记忆、长程推理、本地工具调用、Subagents 协同调度等能力，并能在与用户的协作中持续学习与成长。

其核心差异在于背后的记忆引擎 Anda Brain。Anda Brain 会将对话转化为一个持续生长的认知图谱（Cognitive Nexus），包含用户、项目、偏好、事件、关系、决策以及不断演变的事实。这意味着 Anda Bot 不仅仅是检索历史文本，而是能够自主提炼有价值的知识、构建上下文、建立关联，并将有用的历史背景带入未来的对话中。

核心特性

  • 图谱化长期记忆：基于知识图谱记忆大脑（Anda Brain），而非零散的聊天日志。
  • 自主学习与召回：能从过去的工作中自动提炼关键信息，并在未来对话中主动召回相关背景。
  • 长程推理任务：能够执行跨越多轮对话和复杂上下文的长周期推理任务。
  • 丰富的工具生态：擅长调用外部工具（如 Claude Code、Codex）、本地 Shell、文件系统、笔记、待办事项、自定义技能以及定时任务。
  • Subagents 协同系统：支持将复杂任务拆解并分发给多个专门的子智能体（如实现、审查、研究、监督等角色）协同推进。
  • Rust & 本地优先：基于 Rust 构建，完全开源，优先运行在用户本地终端。
  • 多渠道接入：既可作为终端 TUI 运行，也支持接入 Telegram、WeChat、Discord、Lark/飞书。
  • 语音对话支持：配置好语音转写和合成服务后，即可支持无缝的语音交互。
  • 数据隐私可控：所有的运行状态和数据默认保存在本地用户目录下。

长程任务与 Subagents

Anda Bot 专为需要连续性的复杂目标而设计，而非简单的单轮问答。一个任务目标可以保持长期活跃：智能体会自动检查进度、压缩上下文、跨越关联会话、调用工具，并持续推进直至有明确证据表明目标已达成。Subagents 协同机制允许将特定工作（如代码实现、质量审查、资料研究、运行监督）分配给专属子智能体，而主智能体则维护全局计划和记忆线索。

外部编码工具是该执行闭环的重要组成部分。在需要时，Anda Bot 可以协同 Claude Code、Codex等工具，调用本地 Shell 和文件工具，加载运行时技能（Skills），并将关键成果沉淀到 Anda Brain 中以供后续召回。

记忆与认知大脑

Anda Brain 的核心设计理念是让记忆有机生长，而非简单地堆积数据。其核心循环包含三个阶段：

  • Formation（生成记忆）：对话内容被编码为结构化知识，如实体、关系、事件、偏好和行为模式。
  • Recall（召回记忆）：支持使用自然语言向记忆图谱提问，并获取包含丰富上下文的关联知识，而非单纯的关键词匹配。
  • Maintenance（记忆维护）：在后台合并重复信息、巩固记忆碎片、降低过时事实的置信度，并在事实演变时保留时间线。

这为用户提供了一种自然且具有连续性的互动体验：只需告知智能体需要跨会话保留的偏好、项目背景或决策依据，在事实变化时进行纠正，或在需要时直接询问智能体“你还记得什么”。若用户的工作偏好发生演变，系统会记录并学习这种演进过程，而不是简单地覆盖历史或给出矛盾的回复。

快速开始

安装最新发布版：

通过 Homebrew：

brew install ldclabs/tap/anda

在 macOS 上，Homebrew formula 会同时安装 anda 和 anda_launcher。运行一次 anda_launcher 即可启动菜单栏 launcher，并刷新 ~/Applications/Anda Bot.app。

macOS 和 Linux 通过安装脚本：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/ldclabs/anda-bot/main/scripts/install.sh | sh

如果机器上也装过 Homebrew 版本，请打开新终端后确认 command -v anda 指向 ~/.local/bin/anda 或你的 ANDA_INSTALL_DIR；否则较旧的 Homebrew 二进制可能会遮蔽安装脚本安装的新版本。

Windows 普通用户请从 latest release 下载 AndaBotSetup-windows-x86_64.exe，然后双击安装。安装器会把 Anda 安装到 %LOCALAPPDATA%\Programs\AndaBot，安装内置 skills，创建开始菜单和桌面快捷方式， 注册托盘 launcher 登录自启，安装完成后立即启动 launcher，并在 GUI 向导中完成 provider/API key/model 配置；launcher 还会自动检查并下载更新，下载完成后提示安装 并重启。

高级用户和 CI 仍可使用 PowerShell 路径：

irm https://raw.githubusercontent.com/ldclabs/anda-bot/main/scripts/install.ps1 | iex

macOS shell 安装器也会安装 ~/Applications/Anda Bot.app，为菜单栏 launcher 注册登录自启，并立即启动 launcher；launcher 会在完成配置后启动 daemon，也可以从菜单栏检查更新，并在更新下载完成后提示安装并重启。Linux shell 安装仍直接注册 daemon 自启。PowerShell 安装器可以用 -NoAutostart 或 -NoStart 退出默认行为；shell 安装器可以设置 ANDA_NO_AUTOSTART=1 或 ANDA_NO_START=1。

前置要求：

  • 至少一个可用的模型提供方 API key。Windows 安装器用户可以在 GUI 向导中填写；CLI 用户可以写在 ~/.anda/config.yaml，也可以通过支持的环境变量提供。

也可以使用较新的 Rust 工具链从源码编译运行 Anda Bot：

git clone https://github.com/ldclabs/anda-bot.git
cd anda-bot
cargo run -p anda_bot --

首次启动时，daemon 会自动创建 ~/.anda/config.yaml。如果界面提示模型配置缺失，请打开该文件，填写 provider 详情，保存后在 launcher 或浏览器侧边栏点击刷新模型，或运行 anda models reload。对于 API Key，也可以在启动 Anda 之前导出对应的环境变量。

最小模型配置示例：

model:
  active: "deepseek-v4-pro"
  providers:
    - family: anthropic
      model: "deepseek-v4-pro"
      api_base: "https://api.deepseek.com/anthropic"
      api_key: "YOUR_API_KEY" # 设置 DEEPSEEK_API_KEY 时可留空
      labels: ["pro", "brain"]
      disabled: false

支持的模型密钥环境变量包括 OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY、GEMINI_API_KEY、GOOGLE_API_KEY、DEEPSEEK_API_KEY、MINIMAX_API_KEY、MIMO_API_KEY、MOONSHOT_API_KEY、KIMI_API_KEY、BIGMODEL_API_KEY 和 GLM_API_KEY。如果 config.yaml 中已经填写了 api_key，会优先使用配置文件里的值。

brain 标签表示该模型配置将优先用于记忆大脑的生成与处理。若无 provider 携带该标签，则默认使用当前激活的模型。

如果你想为不同身份或项目准备独立记忆，可以换一个 home 目录：

anda --home /path/to/.anda

交互与快捷键

终端 UI 启动后：

  • Enter 发送消息。
  • Shift+Enter 插入换行；如果终端不支持区分 Shift+Enter，可以用 Ctrl+J。
  • 上/下方向键在多行输入中移动光标。
  • Ctrl+U 清空输入。
  • Ctrl+A / Ctrl+E 跳到输入开头或结尾。
  • 修改 config.yaml 中的模型 provider 后，可以运行 anda models reload，或在 launcher / 浏览器侧边栏点击刷新模型。
  • 修改仍需要重启的 daemon 设置后，再输入 /reload。
  • 输入 /stop 停止当前任务，并让会话回到 idle 状态。
  • 输入 /cancel 退出当前活动会话任务。
  • 输入 /steer ... 可以给正在生成的回复追加引导。
  • Esc 查看状态，Ctrl+C 退出。

命令审批

有风险的 Shell 命令和 MCP 服务连接会先弹出审批卡片：

  • 输入框为空时，按 y 批准，按 n 拒绝。
  • 输入框中已有内容时，这两个按键会被当作普通输入。此时输入 y/yes 或 n/no 再按 Enter 即可回应，也可以按 Ctrl+U 清空输入后继续用单键快捷方式。底部状态栏会提示当前可用的是哪一种。
  • 审批卡片 10 分钟后过期，对应的工具调用随之失败。

用 anda --full-access 启动终端 UI，可以让本次会话跳过审批卡片；开启后状态行会显示 full-access。

Cron 定时任务和自主目标模式（/goal ...）始终以完全访问权限运行：这些场景没有人在旁边回应卡片，否则任务只能等到卡片过期后失败。

成功完成的对话会在后台提交给 Anda Brain 形成长期记忆。用户不需要手动维护记忆文件。

适合长期记忆的说法：

记住：我喜欢简短的发布说明，但要保留风险段落。
你还记得支付迁移项目的背景吗？
我以前默认用 provider A，现在这个 workspace 默认用 provider B。
以后我们提到 Alice，指的是移动端团队的设计师。

常用命令

运行 Anda Bot：

anda

把安装脚本安装的发布版更新到最新版本：

anda update

管理后台 daemon：

anda status
anda start
anda stop
anda restart
anda models reload
anda autostart status

不打开终端 UI，直接发起一次请求并等待完整结果：

anda agent run --prompt "总结一下你记得的当前项目背景"

启动语音对话：

anda voice --record-secs 8

语音模式需要 transcription.enabled: true。如果还想让我说出回答，需要 tts.enabled: true；如果只想语音输入、文字输出，可以加 --no-playback。

多场景集成

Anda Bot 既可以运行在终端中，也可以作为 Chrome 侧边栏插件使用，或通过配置 ~/.anda/config.yaml 接入各大主流即时通讯频道。

Chrome 侧边栏

仓库里提供了一个可直接加载的 Chrome 扩展：chrome-extension。它会将 Anda Bot 嵌入 Chrome 的原生侧边栏（Side Panel）中，允许智能体利用专用的浏览器工具读取页面内容并管理标签页，在切换标签页时保持同一个对话会话。

侧边栏也可以收藏 assistant 消息。收藏会保存在本机 daemon 中，可以放进文件夹，并能从侧边栏或 dashboard 跳回原始对话。

为扩展生成本地 bearer token：

anda browser token --days 30

然后在 chrome://extensions 开启开发者模式，加载 chrome-extension，把命令输出的 Gateway URL 和 token 粘贴到侧边栏设置中，就可以在任意网页里开始聊天。

MCP 服务

Anda Bot 可以连接 MCP 服务，并把远端工具暴露给 agent。把可移植 MCP 配置放到 ~/.anda/mcp.json，然后重启 daemon。mcp.json 同时支持 mcpServers 和 servers 两种 root key，方便直接粘贴其它 MCP 工具里的配置。

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "$ANDA_WORKSPACE"]
    },
    "remote": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.example.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${MCP_REMOTE_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

配置字符串支持 $VAR 和 ${VAR} 环境变量展开。ANDA_HOME 和 ANDA_WORKSPACE 是内置变量；未配置 cwd 时，stdio 服务默认在第一个 Anda workspace 中启动。

智能体也可以在对话中调用 add_mcp_server 连接新的 MCP 服务。persist: false 表示只对当前 daemon 生效；persist: true 会把服务写回 ~/.anda/mcp.json， 重启后继续保留。它的服务字段与一条 mcp.json 配置保持一致：type、 command、args、env、cwd、url、headers、enabled、include 和 exclude，另外再加 tool 专用的 id 和 persist。

当前支持：

  • Telegram
  • WeChat
  • Discord
  • Lark / 飞书

多个可信用户可以共享同一个 daemon 和同一个 Anda agent。先创建用户 key，然后在 channel 条目的 user 中引用对应 id。未配置 user 时，channel 消息仍以操作系统安全凭证库里的本地 owner 身份运行。

anda user create alice
anda user list

命令会把新用户的公钥写入顶层 users，并把匹配的私钥保存到 ~/.anda/credentials/ 下的本地加密凭证库。凭证文件里是加密的 COSE Key，加密密钥从本地 daemon 身份密钥派生。如果明确需要文件 key，请使用下面的 anda user export。

在 Linux 上，如果没有可用或已解锁的 Secret Service provider，Anda 会把 daemon/owner 身份 fallback 到 ~/.anda/keys/ 下的私钥文件，并在终端和日志中显示提醒。只要 daemon 身份密钥能被加载，可信用户私钥仍会保存在本地加密凭证库中。若要为 daemon/owner 身份使用 Secret Service，请在用户 D-Bus session 中启动并解锁 provider，例如运行 gnome-keyring-daemon --start --components=secrets，确认 Anda 进程能拿到 DBUS_SESSION_BUS_ADDRESS，然后重启 Anda；KDE 用户也可以解锁 KWallet。

如果需要把已有身份私钥导出到文件，使用 anda user export。身份可以是 daemon、owner、default 或可信用户 id：

anda user export daemon --key-path ./anda-daemon.key
anda user export owner --key-path ./anda-owner.key
anda user export alice --key-path ./alice.key

导出的私钥文件不要放进代码仓库或共享目录。

配置仍是这样：

users:
  - id: alice
    pubkey: "ALICE_ED25519_PUBLIC_KEY"
  - id: ops
    pubkey: "OPS_ED25519_PUBLIC_KEY"

Telegram 最小示例：

channels:
  telegram:
    - id: personal
      user: alice
      bot_token: "YOUR_TELEGRAM_BOT_TOKEN"
      username: "YOUR_TELEGRAM_BOT_USERNAME"
      allowed_users:
        - "*"
      allow_external_users: false
      mention_only: false

微信最小示例：

channels:
  wechat:
    - id: personal
      user: alice
      # 可选，留空时可通过运行 anda channel init wechat 命令初始化，扫码登录获得 token
      bot_token: ""
      username: anda-wechat
      allowed_users:
        - "*"
      allow_external_users: false
      route_tag:

allowed_users 仍然用于校验平台发送者，例如 Telegram 账号、微信 wxid、Discord 用户 id 或 Lark open id。user 决定这条 channel 消息以哪个可信 Anda caller 身份创建会话、资源和记忆上下文。

设置 allow_external_users: true 后，非 allowed_users 的 IM 发送者会以 $external_user 身份进入对话。它们可以与机器人交互，但会被视为不可信外部用户，而不是 owner/partner。

MCP 服务参考上面的 mcp.json 示例；更多渠道、语音转写和 TTS 配置可以参考 anda_bot/assets/config.yaml。

文件、技能与自动化

Anda Bot 的本地工作区默认位于 ~/.anda/workspace。文件与 Shell 工具默认在该目录下执行。

用户可将自定义运行时技能放入 ~/.anda/skills。发布版内置技能会安装到 ~/.anda/bundled-skills，而在 ~/.agents/skills 下的跨 Agent 技能可在 Dashboard 中导入到个人库。内置的 Cron 任务调度器支持安排未来的 Shell 任务或 Agent 提示词，并保留运行历史。

本地数据与隐私

默认情况下，Anda Bot 的所有状态和配置均保存在 ~/.anda 中：

~/.anda/
  config.yaml
  credentials/ # 本地加密可信用户凭证
  db/
  keys/ # 显式导出的文件 key 或 Linux Secret Service fallback key
  logs/
  channels/
  bundled-skills/
  sandbox/
  skills/
  skills-manifest.json
  skill-backups/
  skill-trash/
  workspace/

记忆图谱、会话、渠道状态、定时任务、日志、个人 Skills、内置 Skills 和工作区数据都会放在这里。daemon 和 owner 身份私钥默认保存在操作系统安全凭证库，可信用户私钥保存在 ~/.anda/credentials/ 下的本地加密凭证库；显式导出的文件 key 和 Linux Secret Service fallback key 可能位于 ~/.anda/keys/。请注意，配置的模型提供方（Model Provider）仍会接收 prompt 和记忆处理请求，建议根据数据隐私需求选择合适的提供商或部署私有大模型接口。

继续了解

许可证

项目基于 Apache-2.0 许可证发布，见 LICENSE。