Open Hamster 1.2.2 操作说明

快速开始

1. 从 GitHub Release 下载 Open Hamster-Setup-1.2.2-x64.exe，必要时一并下载 SHA256 文件校验完整性。
2. 安装并启动 Open Hamster。
3. 进入 Workbench，确认当前运行状态和默认会话。
4. 先配置至少一个 Provider，再配置第一个 Channel。
5. 完成后再根据需要启用审批、自动化、记忆和 Telegram 控制面。

Workbench

Workbench 是 1.2.2 的主工作区。你可以在这里统一查看会话、运行状态、模型选择、权限和上下文，不必在多个入口之间来回切换。

Provider 接入

• 选择 Provider 并填写 API 凭据或本地端点。
• 设置默认模型，确认后续会话的默认调用路径。
• 1.2.2 当前可明确写为支持 19 个 Provider，但不应写成所有 Provider 都已完成同等程度的真实外部联调。

Channel 接入

• 选择要接入的渠道类型并完成渠道侧配置。
• 把 Channel 绑定到当前运行环境，验证消息是否能正确流入和流出。
• 1.2.2 当前可明确写为支持 24 个渠道，但不应写成所有渠道都已完成真实外部联调。

Approval

Approval 用于把高风险步骤保留在人工确认之下。对于需要改文件、调外部工具或执行敏感动作的场景，先经过审批再继续执行，能让自动化与风险控制并存。

Automation

Automation 用于保存、运行和暂停重复性任务。它适合计划执行类工作，但不应写成所有自动化都能在任何环境下无人值守稳定完成。

Memory

Memory 用于沉淀重要上下文，并在后续通过语义方式检索。它是产品内建能力，但不代表不需要用户自己决定保存、归档和上下文边界。

Voice Transcription（可选）

• 本地语音转写是可选增强能力。
• 主安装包不默认内置本地语音运行时和模型 payload。
• 用户可在 Open Hamster 软件内安装语音转写组件，安装完成后会自动接入使用。
• 相关第三方组件适用各自许可证。

产品边界

• Open Hamster 1.2.2 是本地多模型、多渠道 AI Agent 工作台与控制中心。
• 当前可明确写：19 个 Provider、24 个渠道、Workbench、Approval、Automation、Memory、Telegram 控制面、Windows 安装包。
• 不要写成所有平台都已正式发布，也不要写成所有渠道都完成真实外部联调。