OpenPilot
ibmshaikh · 程式設計 · 生產力
OpenPilot 是免費、採 MIT 授權的桌面 AI 代理，用你自己選的模型就能跑。接上 OpenAI 相容 API、開啟一個資料夾，它就會編輯檔案、執行終端指令、上網查資料。
關於 OpenPilot
About
OpenPilot 是什麼
OpenPilot 是給筆電用的開源 AI 代理，作者是一位以 ibmshaikh 名義發表作品的獨立開發者。它是一個 Electron 應用程式，完全在你的電腦上執行，用對話就能操作。沒有帳號、沒有訂閱，也沒有要你加購的託管模型。你只要準備一組 API 金鑰和一個專案資料夾，它就會像初階工程師那樣在那個資料夾裡工作。
真正的重點是主控權。模型每隔幾個月就換一輪，綁死單一廠商的工具很快會過時。OpenPilot 把模型當成可替換的零件：貼上基底網址、金鑰和模型 ID，同一套對話、技能與記憶就能繼續用在 OpenAI、OpenRouter、本機 Ollama，或公司自建的閘道器上。MIT 授權讓你讀懂工具迴圈、開分支，甚至重新打包自己的版本。
下載前有三個限制要先知道。桌面版目前只出 Windows 10 以上的 x64 版本，macOS 版已公告但還沒上線。網路搜尋要靠另一組 TinyFish 金鑰，沒設定之前，它對外部資訊一律空白。輸出品質也跟著你接的模型走，小型本機模型可以幫忙搭專案骨架，遇到長時間重構就會吃力。
開始使用
- 從官網下載 Windows 安裝檔或免安裝版執行檔，然後開啟應用程式。
- 進入設定裡的模型頁面，貼上基底網址、API 金鑰與模型 ID，儲存後在輸入框選用該模型。
- 選擇一個工作資料夾。代理只會在這個資料夾內取得檔案系統與終端權限。
- 選用項目：填入 TinyFish API 金鑰，網路搜尋與網頁讀取功能才會出現。
- 描述你要的成果，送出前逐一檢查工具卡片，遇到會動到敏感檔案的指令先確認再放行。
產品資訊
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適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 已經在付 API 費用的開發者：金鑰與帳單都只有一份，代理直接搭配你已經選定的模型。
- 重視隱私的團隊：原始碼留在磁碟，金鑰放在系統保管箱，全程不經過廠商後端。
- 想自己檢查工具的人：MIT 授權加上公開的 GitHub 儲存庫，你可以直接讀工具迴圈，不必相信版本說明。
- Windows 上的獨立創作者：安裝只要幾分鐘，也不必先說服任何人買授權才能試用。
任務
- 用一句話搭出專案：請它寫一個 Express API 或 React 頁面，AI 程式開發代理會建立檔案，再依後續訊息調整。
- 修掉失敗的測試：代理會跑測試、讀堆疊追蹤、改原始碼，然後重跑，直到通過或你喊停。
- 查不熟的函式庫：網路搜尋與網頁讀取會把最新文件帶進對話，答案引用的是它真正讀過的內容。
- 重複自家流程：把步驟存成技能，或寫進 AGENTS.md，代理每次開對話就會自動載入。
情境
- 週末的個人專案：一個資料夾、一組金鑰、一份功能清單，不用在五個工具之間切來切去。
- 管很嚴的公司筆電：本機執行加上系統層金鑰保管，適合不能把程式碼送到託管代理的團隊。
- 用同一個任務比較模型：專案做到一半換模型，看哪一個更懂你的程式庫，還能對照各模型的權杖用量。
主要功能
自帶模型，每次對話都能換
OpenPilot 可以接上任何說 OpenAI API 的端點，包括 OpenAI、OpenRouter、Ollama、LM Studio 與公司內部閘道器。每筆設定保存名稱、基底網址、金鑰與模型 ID，你可以同時設好好幾組，在輸入框直接切換。金鑰存進系統保管箱，也不會送到 OpenPilot 的伺服器，因為它根本沒有伺服器。
對真實資料夾動手的檔案工具
代理會在你指定的工作區裡讀取、寫入、編輯，並用 grep 搜尋、用 glob 列出檔案。請它做一整個專案，它就在原地長出檔案樹：package.json、原始碼、路由，再依你的追加訊息修改。每次變更都會變成一張可檢查的工具卡片，錯誤的修改在擴散前就容易被抓到。
真的終端，不是程式碼區塊
指令是真的執行，所以代理能安裝相依套件、啟動開發伺服器、跑測試，並把輸出即時送回對話。敏感指令會停在核准或拒絕的提示前。這一步是主要防線，因為代理在那個資料夾裡的權限，跟你自己的帳號一樣。
透過 TinyFish 做即時網路研究
答案不在儲存庫裡的時候，搜尋與網頁讀取工具會即時查文件、版本紀錄與錯誤訊息。代理接著用讀到的頁面支撐回答，而不是憑訓練資料猜。沒填 TinyFish 金鑰時，這兩個工具不會出現，本機檔案與終端工作照常運作。
技能與專案記憶
技能是一份可重複使用的工作手冊，在輸入框打斜線指令就能載入。專案偏好寫在 AGENTS.md，像「用 pnpm」或「絕不提交 .env」這類規則會跟著儲存庫走，不必靠你記。你請它記住事情時，它也能更新這個檔案。
依對話開關的 MCP 伺服器
在 mcp.json 加一個 Model Context Protocol 伺服器，重開應用程式，再於需要的那個對話裡啟用它的工具。瀏覽器、資料庫或內部 API 就是這樣接進來的，不必等官方支援。權杖用量與累計花費都看得到，還依模型分開統計。
優缺點
優點
- 免費且採 MIT 授權，公開儲存庫可稽核、可開分支、也可重新打包。
- 不須註冊帳號，也不用廠商登入，設定只有下載與一組 API 金鑰。
- 模型選擇保持開放，本機伺服器也算在內，切換只要一個下拉選單。
- 金鑰放在系統安全儲存區，程式碼不會離開這台電腦。
- 檔案、終端、網路、技能與 MCP 都在同一個對話裡，少掉大量分頁切換。
缺點
- 目前只有 Windows：macOS 版已公告但未發布，Mac 使用者只能等，或自己從原始碼執行。
- 模型要自備也要自付，密集使用一個下午，可能比固定月費的程式開發訂閱更貴。
- 網路搜尋需要另外申請 TinyFish 帳號與金鑰，沒有金鑰時這些工具等於關閉。
- 專案還年輕，且由一位開發者維護，文件與整合的完整度比不上有資金支援的對手。
常見問題
OpenPilot 讓 AI 代理在你電腦上的專案資料夾裡工作。你在對話中描述想要的結果，代理就會讀取與修改檔案、執行終端指令、上網查資料，並回報它改了什麼。
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