【rowboat】一款本地优先的人工智能同事，能够构建并基于您的个人知识图谱采取行动

作者提米哥

【rowboat网址】：https://github.com/rowboatlabs/rowboat

 

项目简介
Rowboat 是一个开源、本地优先的 AI 协作者，它通过连接用户的邮箱与会议笔记，在本地构建并维护一个长期演化的知识图谱（以 Obsidian 兼容的纯 Markdown 格式存储），并基于该上下文主动辅助用户完成实际工作。

核心功能
– 在本地构建和维护长期演化的知识图谱，所有数据以可读、可编辑的 Markdown 文件形式存储于用户设备
– 支持 Gmail、Granola 和 Fireflies 等工具的集成，自动从邮件和会议记录中提取并结构化关键信息（人物、项目、决策、待办等）
– 提供上下文感知的智能辅助：会议准备简报、邮件草拟、PDF 演示文稿生成、语音备忘录自动转录与图谱更新
– 支持后台智能代理（background agents），可自动化执行重复性任务（如每日晨间语音简报、定期邮件回复、知识图谱增量更新）
– 兼容多种模型部署方式：支持本地运行的 Ollama / LM Studio 模型，也支持自带 API 密钥的托管模型
– 通过 Model Context Protocol（MCP）扩展能力，可接入 Exa、Brave Search、ElevenLabs、Slack、GitHub、Jira 等外部工具

快速上手
下载最新版客户端（支持 macOS / Windows / Linux）：https://www.rowboatlabs.com/downloads
Google 服务（Gmail/Calendar/Drive）需按 Google setup 文档 配置；语音功能需手动配置 Deepgram API 密钥至 ~/.rowboat/config/deepgram.json；Web 搜索需分别配置 Brave 或 Exa 的 API 密钥文件。

适用场景
Rowboat 适用于重视隐私、追求工作上下文连续性与可审计性的知识工作者，例如产品经理、技术负责人、顾问或独立研究员。特别适合需要频繁跨会议、邮件与文档整合信息，并希望将 AI 辅助深度嵌入个人工作流（而非依赖云端黑箱服务）的用户。其本地 Markdown 架构也天然适配已使用 Obsidian 或类似知识管理系统的用户。

总结
Rowboat 明确聚焦于“长期记忆”与“本地控制”两大差异化设计，将 AI 协作锚定在用户可查看、可编辑、可备份的 Markdown 知识图谱之上，理念清晰且实践路径务实。项目文档虽未详述技术实现细节或性能指标，但整体架构描述完整、功能边界明确。由于 README 中未提供命令行安装指令、CLI 示例或开发贡献指南，项目文档相对精简，建议访问其官网 rowboatlabs.com 或文档站 docs.rowboatlabs.com 获取更详细信息。

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