Rowboat

开源AI协作者，将工作转化为知识图谱并基于其行动

Rowboat连接到您的邮箱和会议笔记，构建一个长期存在的知识图谱，并利用该上下文帮助您完成工作——私密地，在您的机器上。

您可以进行如下操作：

• 为我构建一份关于下个季度路线图的演示文稿 → 使用知识图谱中的上下文生成PDF
• 为我准备与Alex的会议 → 拉取过去的决策、未解决的问题和相关讨论串，整理成清晰的摘要（或语音笔记）
• 随时可可视化、编辑和更新您的知识图谱（它只是Markdown）
• 录制语音备忘录，自动捕获并更新图谱中的关键要点

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Demo

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安装

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所有发布文件: https://github.com/rowboatlabs/rowboat/releases/latest

Google设置

要连接Google服务（Gmail、日历和Drive），请遵循Google设置。

语音笔记

要启用语音笔记（可选），请在~/.rowboat/config/deepgram.json中添加Deepgram API密钥：

{
  "apiKey": "<key>"
}

网络搜索

要使用Brave网络搜索（可选），请在~/.rowboat/config/brave-search.json中添加Brave API密钥。

要使用Exa研究搜索（可选），请在~/.rowboat/config/exa-search.json中添加Exa API密钥。

(same format as above)

Rowboat的功能

Rowboat是一个以本地优先的AI协作者，可以：

• 记住您不想重复解释的重要上下文（人员、项目、决策、承诺）
• 理解当前的相关性（会议前、回复邮件时、撰写文档时）
• 帮助您行动，通过起草、总结、规划和生成实际成果（摘要、邮件、文档、PDF幻灯片）

在底层，Rowboat维护一个兼容Obsidian的保险库，包含纯Markdown笔记和反向链接——一个透明的“工作记忆”，您可以检查和编辑。

集成

Rowboat从您已有的工作中构建记忆，包括：

• Gmail（邮件）
• Granola（会议笔记）
• Fireflies（会议笔记）

与其他工具的不同之处

大多数AI工具通过搜索转录或文档来按需重建上下文。

Rowboat维护长期存在的知识：

• 上下文随时间累积
• 关系是明确且可检查的
• 笔记由您编辑，而不是隐藏在模型中
• 所有内容都作为纯Markdown存储在您的机器上

结果是复合的记忆，而不是每次都从零开始的检索。

您可以用它做什么

• 会议准备：基于先前的决策、讨论串和未解决的问题
• 邮件起草：基于历史和承诺
• 文档和演示文稿：根据您的持续上下文生成（包括PDF幻灯片）
• 跟进：捕获决策、行动项和负责人，以免遗漏
• 本地帮助：创建文件、总结为笔记，并使用本地工具运行工作流（具有明确、可审查的操作）

背景代理

Rowboat可以启动背景代理来自动执行重复性工作——这样常规任务无需每次都询问。

示例：

• 在后台起草邮件回复（基于您过去的上下文和承诺）
• 每天早晨生成语音笔记（议程、优先事项、即将到来的会议）
• 从最新的邮件/笔记创建定期项目更新
• 随着新信息的到来，保持您的知识图谱更新

您控制运行什么、何时运行以及写入本地Markdown保险库的内容。

使用您自己的模型

Rowboat支持您喜欢的模型设置：

• 本地模型：通过Ollama或LM Studio
• 托管模型（使用您自己的API密钥/提供者）
• 随时切换模型——您的数据保留在本地Markdown保险库中

通过工具扩展Rowboat（MCP）

Rowboat可以通过**模型上下文协议（MCP）**连接到外部工具和服务。 这意味着您可以插入（例如）搜索、数据库、CRM、支持工具和自动化——或您自己的内部工具。

示例：Exa（网络搜索）、Twitter/X、ElevenLabs（语音）、Slack、Linear/Jira、GitHub，以及更多。

以本地优先设计

• 所有数据都作为纯Markdown存储在本地
• 没有专有格式或托管锁定
• 您可以随时检查、编辑、备份或删除所有内容