2026 OpenHuman 安裝設定完整指南： 四平台原生包、Memory Tree 與 Ollama 從 0 到跑通

由 Tiny Humans AI 團隊維護的 OpenHuman 定位是 Your Personal AI super intelligence：基於 Rust + Tauri v2 的跨平台桌面應用，把 Gmail、Slack、GitHub、Notion 等 118+ 服務 經 OAuth 拉取的資料，經 Token 壓縮寫入本地 SQLite 驅動的 Memory Tree，讓模型在數分鐘內獲得跨週上下文（見 官方文件）。

安裝前請避開三類誤區：

• 誤當成「數位人換臉」：不需要下載多 GB 的 .pth 到 checkpoints/，也不依賴 NVIDIA CUDA 跑視訊推理；GUI 安裝程式體積通常在數百 MB 量級（隨版本變化）。
• 誤當成純 Web 聊天：核心價值在背景自動同步 + 記憶樹檢索，關視窗不等於丟記憶，但首次需完成 OAuth 與索引建構。
• 誤用未校驗腳本：官方明確：curl … | bash 無法校驗腳本位元組完整性，生產環境應優先 Homebrew / 簽名 apt / 簽名 MSI（見 install.md）。

與 OpenClaw 的分工：OpenClaw 強在 Telegram/WhatsApp 等訊息渠道 Bot；OpenHuman 強在桌面超級助理 + Memory Tree + 會議/語音。兩者都可接 Ollama，但安裝與常駐方式不同。

從原始碼建構需 Node.js 24+、pnpm、Rust 1.93+ 等（見倉庫 README），普通使用者不必走原始碼鏈。台港使用者注意：118+ 整合以國際 SaaS 為主，飛書 / 釘釘 等在地生態在 Beta 階段可能未涵蓋，部署前請在設定裡核對可用連接器列表。

以下以 macOS Homebrew 為例；Linux apt 與 Windows MSI 指令見同節末，邏輯一致。

brew tap tinyhumansai/openhuman
brew install openhuman
openhuman --version

# Linux Debian/Ubuntu（簽名源，節選）
# curl -fsSL .../KEY.gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/openhuman.gpg
# sudo apt-get update && sudo apt-get install -y openhuman

1. 選擇渠道：生產優先 Homebrew / apt / MSI；勿在未審計環境下對生產機執行 curl | bash。
2. 執行安裝：macOS 上 brew install openhuman 後終端機可用 openhuman 指令啟動；亦可在啟動台開啟 GUI。
3. 核對版本：對照 GitHub Releases 是否為目前 Beta（如 v0.54.x），過舊則 brew upgrade openhuman 或系統套件管理器升級。
4. 完成首次精靈：啟動應用，按引導登入帳戶、選擇時區與隱私選項；資料預設落在本機使用者目錄下 SQLite（路徑以設定頁為準）。
5. 連接 1–2 個 OAuth 源：建議先 Gmail 或 GitHub 做冒煙，觀察 Memory Tree 是否出現「同步中 / 已索引」狀態。
6. 冒煙對話：在桌面用戶端提問「總結我 GitHub 最近一週的 issue」或「根據我收件匣草擬回覆」，確認能引用同步後的上下文。

Windows 使用者從 最新 Release 下載 .msi 雙擊安裝；Arch 使用者可參考倉庫內 AUR 配方 openhuman-bin。npm 全域包 npm install -g openhuman 會在首次安裝時下載平台二進位並校驗 SHA-256，執行時不依賴 Node（見官方 install.md）。

Memory Tree 採用來源樹 → 主題樹 → 全域樹 三層結構：底層按連接器（Gmail、Slack…）歸檔原始片段，中層按主題聚類，頂層供對話檢索。官方宣稱約 20 分鐘 週期自動增量同步（以目前 Beta 設定為準），並可用 TokenJuice 類技術壓縮 Token 占用。

1. 授權最小集：先連 1–2 個唯讀源，確認索引完成後再擴展，避免首次全量拉取占滿磁碟與頻寬。
2. 觀察索引狀態：設定頁查看各連接器「上次同步時間」；長時間卡在 syncing 時檢查代理與 OAuth 是否過期。
3. 安裝 Ollama：在宿主機安裝 Ollama 並拉取模型，例如 ollama pull qwen2.5:7b（模型名以你環境為準）。
4. 填寫本地端點：在 OpenHuman 設定中選擇 Local / Ollama 或 LM Studio，Base URL 通常為 http://127.0.0.1:11434/v1（OpenAI 相容路徑以 UI 為準）。
5. 低顯存策略：16GB 統一記憶體機器優先 7B–8B 量化模型；13B 需監控 Activity Monitor 中 Ollama 與 OpenHuman 合計占用。
6. Obsidian 同步（可選）：若啟用筆記雙向同步，確認 vault 路徑在 SSD 本地碟，避免網路碟導致 watcher 失效。

ollama serve
ollama pull qwen2.5:7b
# OpenHuman 設定 → Local LLM → http://127.0.0.1:11434

完全離線場景：不接任何雲端 LLM API，僅 Ollama + 本地 Memory，對話與索引均不出本機，適合法務、研發內網文件助理場景。M 系列 Mac 無獨立顯示卡亦可跑 7B 級模型，速度取決於統一記憶體頻寬。

• 開源協議：主倉庫 GPL-3.0；商用衍生需遵守傳染性條款，閉源產品直接嵌入前建議法務評估（對比 MIT 的 OpenClaw）。
• 整合規模：官方宣稱 118+ OAuth 服務連接器（以設定頁即時列表為準）。
• 儲存：Memory 資料存本機 SQLite，非預設上雲；卸載前需手動匯出或備份使用者資料目錄。
• 版本節奏：Early Beta，2026 年 5 月社群觀測 GitHub Stars 約 6k+ 量級且多次 Trending；部署前務必核對 Release changelog。

更新：套件管理器升級（brew upgrade / apt upgrade）或重裝 MSI 覆蓋；重大 Beta 升級前建議匯出設定截圖並備份 SQLite 目錄。卸載：系統卸載應用後，手動刪除殘留資料目錄與 Ollama 模型快取（若不再需要）。

筆電與超賣 VPS 的三類真實短板：① 合蓋或休眠導致 Memory 自動同步中斷，週一打開助理仍像「失憶」；② 純 Linux 無桌面時 OAuth 與 Tauri GUI 難以完成首次設定；③ 鄰居磁碟 IO 爭用會讓 Ollama 與索引任務同時卡頓，表現為「裝得上、用不穩」。

若你需要 OpenHuman 7×24 增量記憶 + 本地 Qwen2.5，更穩妥的路徑是在 JEXCLOUD 裸機 Mac Mini M4 上按本文完成 Homebrew 安裝與 Ollama 設定，用 VNC 一次性做完 OAuth，之後僅 SSH 維護模型與日誌——無虛擬化超賣、資料落在租用磁碟，退租前可打包備份 SQLite 與 Ollama 模型目錄。規格與區域見 定價頁；下單見 訂單頁，遠端桌面見 幫助中心。