Show HN: Rowboat – AI 同事，将你的工作转化为知识图谱（OSS）

Source: Hacker News

概览

能够在你的机器上运行工具的 AI 代理对知识工作非常强大，但它们的价值取决于拥有的上下文。Rowboat 是一个开源、以本地为先的应用，它将你的工作转化为活的知识图谱（以普通 Markdown 加反向链接的形式存储），并利用该图谱在你的电脑上完成任务。

示例： “帮我制作一份关于下季度路线图的演示文稿。”
Rowboat 从你的图谱中提取优先级和承诺，加载演示技能，并导出 PDF。

• 代码仓库：
• 演示视频：

Rowboat 架构

1. 活的上下文图谱

• 连接 Gmail、会议记录（例如 Granola、Fireflies）和语音备忘等来源。
• 提取决策、承诺、截止日期和关系。
• 将它们本地写入可链接、可编辑的 Markdown 文件（Obsidian 风格），围绕人物、项目和主题进行组织。
• 随着新对话的发生自动更新；更改（例如截止日期的调整）会回传到原始承诺。

2. 本地助理

• 一个拥有本地 Shell 访问权限和 MCP（多模态对话式编程）支持的代理。
• 使用上下文图谱在你的机器上执行真实工作，可按需触发或作为计划的后台任务。
• 示例： “帮我为与 John 的会议做准备，并生成一个简短的语音简报。”
  • 从图谱中提取相关上下文。
  • 通过类似 ElevenLabs 的 MCP 工具生成音频笔记。

为什么不直接搜索转录内容？

• 将数 GB 的邮件、文档和通话直接传给 AI 代理 既慢又会丢失信息。
• 搜索只能回答你想到要问的问题。
• 一个随时间累积上下文的系统可以：
  • 跟踪跨对话的决策、承诺和关系。
  • 揭示你未曾注意到的模式。

许可与兼容性

• Apache‑2.0 许可证。
• 可配合任何 LLM 使用，包括本地模型。
• 所有数据均本地以 Markdown 形式存储，你可以随时读取、编辑或删除。

背景

作者之前的创业公司被 Coinbase 收购，期间的工作涉及图神经网络。Rowboat 重新审视基于图的系统，旨在提供当前代理缺失的“工作记忆”层。

征求反馈与贡献

我们期待听到你的想法，也欢迎任何形式的贡献！