OpenHuman 系统要求
装 OpenHuman 之前，先看清楚你的电脑是否符合要求。OpenHuman 本身用 Rust + Tauri 构建，应用本体小、内存占用低，但 Memory Tree 同步与 TokenJuice 压缩在大数据量场景下会消耗显著的 CPU 和内存。本文给你一份完整的硬件评估清单。
支持的操作系统
| 系统 | 最低版本 | 架构 | 备注 |
|---|---|---|---|
| macOS | 11.0 (Big Sur) 及以上 | Intel x64 / Apple Silicon (M1/M2/M3/M4) | Apple Silicon 上 OpenHuman 表现最佳 |
| Windows | Windows 10 (64-bit) 及以上 | x64 | Windows 11 兼容性最好 |
| Linux | Ubuntu 20.04+ / Debian 11+ / Fedora 36+ / Arch 等主流发行版 | x64（ARM64 支持中） | 需要 libwebkit2gtk 等基础依赖 |
- iOS / Android：OpenHuman 是桌面应用，移动端目前无官方版本
- 32 位系统：所有平台都需要 64 位
- macOS 10.15 (Catalina) 及更低：Tauri 不支持
- Chrome OS：未官方支持
- Windows Server：未官方测试
硬件要求
RAM（内存）
OpenHuman 自身轻量（稳定运行在 250MB 以下），但实际使用中的内存需求取决于你的使用模式：
| 使用场景 | 最低 RAM | 推荐 RAM | 说明 |
|---|---|---|---|
| 只用云端 LLM（OpenAI / Anthropic / Google） | 4 GB | 8 GB | 所有计算都在远端，本地只做 IO |
| 接入大量数据（数万邮件、大型仓库、长期 Slack 历史） | 8 GB | 16 GB | Memory Tree 索引会占内存 |
| 同机跑本地模型（7B-13B Ollama） | 16 GB | 32 GB | 模型 + OpenHuman + 操作系统都要内存 |
| 跑大型本地模型（70B 级 Ollama） | 32 GB | 64 GB | 需要专用显存（24 GB+ VRAM）效果更好 |
如果你只有 8 GB RAM，不建议同机跑本地模型，让 OpenHuman 走云端 API。配合 TokenJuice 80% 压缩，云端调用成本未必比本地模型贵。
磁盘空间
- OpenHuman 桌面应用本体：约 200-300 MB
- Memory Tree 数据：取决于你连接多少账户与多少数据
- 一般规模（10 万邮件 + 几个 Notion + 几个 repo）：约 2-5 GB
- 大规模（接入大型 GitHub 仓库、长期 Drive）：可能 10-30 GB
- 同机本地模型权重：每个模型 4-40 GB
建议预留：50 GB 以上自由空间，避免后续扩展受限。
CPU
- 近 5 年的主流处理器都能跑（Intel i5 / Ryzen 5 / Apple Silicon 任意一代）。
- Auto-fetch 同步与 TokenJuice 压缩是 CPU 密集型，多核会有明显加速。
- 跑本地模型时，GPU / Apple Silicon NPU 会大幅提升速度（Ollama 自动使用）。
网络要求
初次同步阶段
首次连接每个数据源后，OpenHuman 会拉取过去 3-6 个月的历史数据（具体看 OpenHuman 设置）。这个阶段需要稳定的国际网络访问相应的 API（Gmail / Notion / Slack 等）。
日常运行阶段
- Auto-fetch 每 20 分钟一次增量同步，流量较小
- 云端 LLM 调用需要访问 api.openai.com / api.anthropic.com 等
- 如完全用 Ollama 本地模型 + 不连接需要国际网络的服务，可以纯本地运行
中国大陆访问 Gmail / Notion / OpenAI / Anthropic 等都需要稳定的国际网络。建议准备好梯子，否则 OAuth 授权与 LLM 调用会频繁失败。完全离线方案：用 Ollama 跑本地模型 + 仅连接国内能直连的服务（如 GitHub、Linear、Notion 中国版）。
软件依赖
普通用户
什么都不用装，OpenHuman 桌面安装包已经把所需运行时全部打进去了。下载安装即可。
开发者（从源码构建）
如果你要从 GitHub 克隆源码自构建，需要：
- Node.js 24+
- pnpm 10.10.0
- Rust 1.93.0+（含 rustfmt 与 clippy）
- CMake、Ninja、ripgrep
- 平台桌面构建前置依赖（详见 OpenHuman 仓库 CONTRIBUTING.md）
权限与安全
- macOS：首次启动需要授权"网络访问"、"文件/文件夹访问"。Sequoia (15.0) 及以上会有额外的"Local Network"权限提示。
- Windows：Windows Defender 可能误报（Tauri 应用不太常见），需要点"仍要运行"或者把 OpenHuman 安装目录加入 Defender 信任列表。
- Linux：通常需要
libwebkit2gtk、libssl、libgtk-3等系统库。
分平台具体推荐
Mac 用户
- 最佳：Apple Silicon M1/M2/M3 + 16-32 GB 统一内存
- 够用：Intel Mac + 16 GB RAM
- 勉强：8 GB RAM 仅云端 LLM
Windows 用户
- 最佳：Windows 11 + 16 GB+ RAM + 独显（如果想跑本地模型）
- 够用：Windows 10 64-bit + 8-16 GB RAM
Linux 用户
- 最佳：Ubuntu 22.04 LTS / Fedora 40+ + 16 GB+ RAM
- 主流桌面环境都支持：GNOME、KDE、XFCE
- 注意：headless 服务器无 GUI 不能跑 OpenHuman 桌面端
常见问题
我的电脑只有 4 GB RAM，能装 OpenHuman 吗？
技术上能装，但不建议接入大量数据。先用少量集成（比如只连 Gmail）试试，观察 Auto-fetch 同步时电脑是否卡顿。如果明显影响其他工作，建议升级内存。
必须科学上网吗？
看你怎么用：
- 用云端 LLM（OpenAI / Claude / Gemini） → 必须
- 接入 Gmail / Notion 等需要国际网络的服务 → 需要
- 用 Ollama 本地模型 + 仅连接国内能直连服务 → 不一定需要
Apple Silicon 的表现如何？
Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）上 OpenHuman 性能极好。Rust + Tauri 原生 ARM64 编译，配合 16-32 GB 统一内存，跑 7B-13B 本地模型流畅。M2 Max / M3 Max + 64 GB 内存甚至能跑 70B 模型。
Windows 上误报怎么办？
Windows Defender / 国产杀毒软件偶尔会对 Tauri 应用误报。三个处理方法：
- 从 OpenHuman 官方 GitHub Releases 直接下载（而非第三方镜像），确保签名正确
- 误报时点"仍要运行"
- 把 OpenHuman 安装目录加入杀毒软件信任列表
下一步
如果你的电脑符合要求，继续：