
用 AI 助手的人都有一个共同的痛——
"会话"越多,效率越低。
用了 3 个月的 ChatGPT,突然想起来:"我上个月做的那份研究报告在哪来着?"——翻遍 200 个会话记录,找不到。
想让 Claude 接着上周的工作继续,但新的对话窗口里,它完全不记得你们讨论过什么。
根本原因在于:现有的 AI 助手都是"Run-centric"(以对话为中心)的——每次开启新对话,AI 从零开始;继续之前的工作,就只能在一个会话里无限堆积上下文,直到超出 Token 限制。
更难受的是:
Holaboss 解决的就是这个问题——它把 AI 助手从"问答机器"变成了真正的"数字员工"。
Holaboss 是一个开源的 AI 工作空间桌面应用,核心理念是:以 Workspace(工作空间)为中心,而不是以对话为中心。
你可以在 Holaboss 里创建"工作空间",每个工作空间都有:
| 关键指标 | 数值 |
|---|---|
| Stars | 1.4K |
| Forks | 195 |
| 技术栈 | Node.js 22+ / TypeScript / Electron |
| 支持平台 | macOS(Windows/Linux 开发中) |
| 许可证 | MIT |
| 官网 | holaboss.ai |
一句话定位:让 AI Agent 拥有持久记忆和跨会话连续工作能力的开源工作空间。
传统 AI Agent 的问题:
会话1(周一说):帮我分析竞品 会话2(周二说):上周那个分析继续 会话3(周三说):……等等我先把上下文发给你 会话4(周四说):上次说的竞品是哪几家来着?
每次新对话,AI 都是"失忆状态"。你浪费大量时间在重新解释背景上。
Holaboss 的做法:
创建一个"竞品研究"工作空间 ↓ AI 记住:项目背景、已分析的竞品、待解决的问题 ↓ 你随时回来,AI 从上次停下的地方继续 ↓ 工作空间可以打包分享给同事,直接复用
Holaboss 的架构把 AI 的连续性拆成了三个明确的层次:
(1)Authored Policy(人类编写的工作原则)
AGENTS.md — 定义这个工作空间的目标、角色和行为规范workspace.yaml — 定义具体的工作计划和执行步骤这两文件是你和 AI 之间的"契约",AI 每次启动都会读取,确保方向一致。
(2)Session Memory(会话记忆)
(3)Durable Memory(持久记忆) 以文件系统 Markdown 文件的形式存储,跨越所有会话永久保存:
Holaboss 实现了四层清晰的记忆架构,让用户对 AI 的"记忆"有完全的控制权:
| 记忆层 | 作用域 | 生命周期 | 典型内容 |
|---|---|---|---|
| Session Continuity | 当前会话 | 会话内 | 当前任务上下文 |
| Session-memory Projections | 当前运行 | 运行期间 | 实时工作状态 |
| Operational Projections | 工作空间 | 工作空间内 | 任务列表、进度 |
| Durable Recalled Memory | 全局 | 永久 | 偏好、身份、参考资料 |
这种分层设计解决了 AI 记忆混乱的根本问题:
Holaboss 提供了一个工作空间模板市场,类似于:
但分享的是完整的 AI Agent 工作空间。
团队负责人可以:
这解决了 AI Agent 最大的问题之一:最佳实践无法复制。有了 Holaboss,一个优秀的 Prompt 工程可以被封装成模板,无限复用。
Holaboss 支持 MCP(Model Context Protocol)协议,可以接入各种外部工具:
这意味着:Holaboss 不只是一个"对话界面",而是一个真正能执行任务的 Agent——它可以操作文件、运行代码、查询数据,把 AI 的"思考"变成实际"行动"。
Holaboss 不绑定任何特定 AI 提供商,支持:
| 提供商 | 说明 |
|---|---|
| OpenAI | GPT-4o、o1 等 |
| Anthropic | Claude 3.5、3.7 等 |
| OpenRouter | 200+ 模型聚合 |
| Gemini | Google 模型 |
| Ollama | 本地模型 |
| MiniMax | 国产模型 |
用户可以根据任务需求切换不同模型,甚至在同一个工作空间里让不同 Agent 调用不同模型。
Holaboss 的持久记忆直接存储在文件系统中:
memory/ ├── workspace/ │ └── <workspace-id>/ │ ├── runtime/ # 运行时快照(会话内) │ ├── preferences.md # 用户偏好(永久) │ ├── identity.md # 身份信息(永久) │ ├── facts.md # 知识库(永久) │ └── procedures.md # 流程规范(永久)
这种设计有几个明显优势:
当一个会话的 Token 数量接近上限时,Holaboss 会:
这就像给 AI 装了一个"外置硬盘"——内存不够了,就把不常用的记忆压缩存档,需要时再解压读取。
运行时投影存储在工作空间内的 memory/workspace/<id>/runtime/ 目录,包含:
这些数据是"挥发性的"——会话结束即可清理,不污染持久记忆。
| 场景 | 具体说明 |
|---|---|
| 长周期研究项目 | 竞品分析、行业调研,跨越数周持续工作 |
| 产品开发团队 | 共享 AI 工作流模板,统一团队协作规范 |
| 内容创作者 | 建立专属创作风格记忆,AI 每次都"懂你" |
| 开发者 | 项目技术栈、架构决策的持久化知识库 |
| 企业知识管理 | 把专家经验封装成可复用的 AI 工作空间 |
| 特性 | Holaboss | ChatGPT | Claude.ai | Cursor |
|---|---|---|---|---|
| 持久记忆 | ✅ 文件系统永久存储 | ❌ | ❌ | ❌ |
| 工作空间打包分享 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Workspace-centric | ✅ 核心架构 | ❌ | ❌ | ❌ |
| MCP 工具支持 | ✅ | ❌ | ❌ | ✅ |
| 压缩边界 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 多模型支持 | ✅ 6家 | ❌ | ❌ | ⚠️ 限制 |
| 开源 | ✅ MIT | ❌ | ❌ | ❌ |
| 桌面应用 | ✅ Electron | ❌ | ❌ | ✅ |
| 模板市场 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
bash# 需要 Node.js 22+
node --version
# 克隆项目
git clone https://github.com/holaboss-ai/holaboss-ai.git
cd holaboss-ai
# 安装桌面应用依赖
npm run desktop:install
bashcp desktop/.env.example desktop/.env
# 用文本编辑器打开 desktop/.env,填入你的 API Key
支持的环境变量:
| 变量 | 说明 |
|---|---|
OPENAI_API_KEY | OpenAI Key |
ANTHROPIC_API_KEY | Anthropic Key |
OPENROUTER_API_KEY | OpenRouter Key |
GEMINI_API_KEY | Google Gemini Key |
bash# 开发模式启动
npm run desktop:dev
# 或类型检查后启动
npm run desktop:typecheck
npm run desktop:dev
访问 http://localhost:5173 即可使用。
Holaboss 真正有价值的地方,在于它重新定义了 AI Agent 的"连续性"。
过去我们用"会话"来管理 AI 的工作,但会话天然是临时的、不连续的。Holaboss 用"工作空间"替代"会话",把 AI 的工作变成了一种可持续、可积累、可分享的形态。
四个记忆层次 + 压缩边界 + 文件系统存储,这套设计从底层解决了 AI 失忆的问题。
1.4K Stars 虽不及那些数万 Stars 的明星项目,但这个方向——让 AI 真正成为一个有记忆的数字员工——是 AI 应用下一个阶段的必然趋势。
如果你有跨会话持续工作的需求,或者想让团队共享 AI 工作流的最佳实践,Holaboss 值得深入研究。
项目链接:

本文作者:KK
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