pip install + 數位人 Demo」教學去找 OpenHuman，多半會裝錯專案——2026 年官方產品來自 tinyhumansai/openhuman，是桌面端 Agent + Memory Tree 長期記憶，而非 Python 換臉流水線。本文給可執行結論：① macOS / Linux / Windows 優先 Homebrew、apt、MSI 原生套件；② 登入後跑通第一次 Memory Tree 請求；③ 分清本地庫與託管 OAuth 邊界；④ 大信箱 + 本地模型建議 16GB+。結構含環境矩陣、六步 Runbook、報錯表與 M4 宿主建議。
2026 OpenHuman 是什麼？和 OpenClaw、Hermes 怎麼選
OpenHuman（GPL-3.0，Rust 核心）定位是住在桌面的個人 AI 超腦：透過一鍵 OAuth 連接 100+ 應用，把郵件、文件等沉澱進本地 SQLite 與 Obsidian 相容的 Markdown 庫，形成可檢索的 Memory Tree。與 OpenClaw 雙棧文裡強調的「頻道閘道 + ClawHub」不同，OpenHuman 更偏知識攝取與記憶壓縮（官方稱 token 成本可降約 80% 量級，以實際帳單為準）。
對比 OpenClaw：OpenClaw 擅長 Telegram/微信等頻道 7×24 Gateway；OpenHuman 擅長桌面側記憶樹與 118+ 整合，二者可並存但資源會搶記憶體。
對比 Hermes：Hermes 是 CLI + hermes gateway + Skill 目錄；OpenHuman 是圖形化 onboarding，預設仍用託管登入與模型路由（Advanced 可改 RPC）。
別裝錯：無需 conda create、checkpoints/*.pth 或 run_demo.py——那些屬於另一類「數位人影片」模板，與官方儲存庫無關。
版本線：截至 2026 年 6 月，Release 已到 v0.56.x 早期 Beta，安裝後請在應用內檢查更新。
OpenHuman 安裝環境要求：macOS、Windows、Linux 對照
| 項目 | 最低要求 | 推薦（大信箱 + 本地模型） |
|---|---|---|
| 系統 | macOS 12+、Windows 10+、Ubuntu 20.04+ | macOS 14+（Apple Silicon）或 Ubuntu 24.04 LTS |
| 記憶體 | 4 GB（官方文件） | 16 GB+（大量 Gmail/儲存庫攝取 + 同機本地推理） |
| 磁碟 | 約 2 GB 應用與索引 | ≥ 50 GB SSD（Memory Tree + Markdown 庫成長） |
| GPU | 非必須（預設託管模型） | Apple Silicon / NVIDIA 僅在同機跑本地模型時需要 |
| 網路 | 登入、OAuth、模型 API | 穩定出口；各地使用者建議原生套件 + 鏡像加速 npm |
| 安裝路徑 | 完整性校驗 | 適用場景 |
|---|---|---|
| Homebrew / apt / MSI | 走系統套件管理器簽章鏈 | 生產首選 |
| npm -g openhuman | SHA-256 校驗平台二進位 | 已有 Node ≥18 的開發者 |
| curl | bash 腳本 | 無獨立腳本簽章，官方標為不推薦 | 僅臨時試用 |
| Git 原始碼編譯 | 需 Rust 工具鏈 | 貢獻者與進階使用者 |
OpenHuman 保姆級安裝：六步 Runbook（四平台）
brew tap tinyhumansai/core brew install openhuman openhuman --version
sudo apt-get install -y gnupg2 curl ca-certificates curl -fsSL https://tinyhumansai.github.io/openhuman/apt/KEY.gpg \ | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/openhuman.gpg echo "deb [signed-by=/etc/apt/keyrings/openhuman.gpg arch=amd64] \ https://tinyhumansai.github.io/openhuman/apt stable main" \ | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/openhuman.list sudo apt-get update && sudo apt-get install -y openhuman
選安裝通道：macOS 用 Homebrew；Linux amd64 用 apt；Windows 從 GitHub Releases 下載簽章 .msi；跨平台也可用 npm install -g openhuman（需 Node ≥18）。
驗證二進位：終端機執行 openhuman --version，或在應用選單開啟 OpenHuman 桌面端，確認 About 中版本 ≥ v0.53。
首次啟動與登入：首屏「Sign in! Let's Cook」支援社交登入；Advanced 可填自訂 core RPC URL（自託管後端才需要）。
連接資料源：按 onboarding 連接 Gmail 等；資料寫入本機 Memory Tree，Markdown 庫可與 Obsidian 工作流對接。
跑通第一次請求：對 Memory Tree 提一個可驗證問題（例如「總結上週某標籤郵件」），確認回答引用了本地索引而非空泛幻覺。
更新與回滾：brew/apt 走套件管理器升級；Release 頁可下載上一版 MSI/dmg 回滾；Beta 期建議固定小版本做生產釘扎。
邊界提醒：Memory Tree 資料庫、Markdown vault、工作區設定在本機；預設仍依賴 OpenHuman 託管的登入、模型路由與部分 OAuth 代理。自託管需走 Advanced / 文件中的 custom setup。
OpenHuman 設定進階：本地模型路由、效能與報錯速查
安裝不等於「設定完成」。以下三項決定長期使用體驗：攝取規模、模型路由、磁碟與背景常駐。
| 報錯 / 現象 | 常見原因 | 處理 |
|---|---|---|
| 登入一直轉圈 | 網路或託管服務不可達 | 換網路、檢查系統代理；Advanced 填可用 RPC |
| OAuth 授權失敗 | 瀏覽器攔截或帳號權限 | 用系統預設瀏覽器重試；檢查 Workspace 管理員策略 |
| 攝取極慢 / 磁碟暴漲 | 大信箱全量同步 | 先縮小信箱範圍；磁碟預留 ≥50GB；16GB 記憶體 |
| 本地模型 OOM | 4GB 機器跑 7B+ | 改用託管路由，或換 16GB+ / Apple Silicon 主機 |
command not found: openhuman | PATH 未包含 brew/npm 前綴 | 重開終端機；brew link openhuman 或核對 npm global bin |
本地模型：官方 GitBook 提供 local AI / model routing 路徑；同機跑 Ollama 時與 OpenClaw 棧類似，M4 24GB 更從容，詳見租用 M4 雙棧指南。
低顯存模式：無獨顯時依賴 CPU / Metal 路徑，優先託管模型，避免與全量信箱攝取並行峰值。
解除安裝：套件管理器解除安裝應用後，手動清理 Memory Tree 資料目錄與 Markdown vault（路徑見應用設定），避免殘留占滿磁碟。
安裝之後：7×24 攝取與 Mac Mini M4 宿主硬數據
社群規模：截至 2026 年 6 月，openhuman GitHub Star 約 2.9 萬（快速成長中），以桌面 Beta 迭代為主。
功耗：M4 閒置約 4–6W，背景同步 + 本地 7B 典型 18–28W，適合作為記憶攝取專用機。
統一記憶體：16GB UMA 下桌面 Agent + SQLite FTS + 小模型回落，較 4GB x86 VPS 更少 swap 導致的索引損壞風險。
筆電合蓋會中斷信箱增量同步；純 Windows 桌面又無 launchd 式輕量守護——若你要讓 Memory Tree 持續長胖 且偶爾掛本地模型，MESHLAUNCH 的 Mac Mini M4 雲端裸機月租通常是更優解：與本地相同的 brew 路徑、SSH 維運、退租前可打包資料目錄遷移。先看租用價格頁按日試跑，邊界見雲端說明中心，可直接下單租用。
不需要。請用 Homebrew、apt 或 MSI 安裝桌面/CLI 二進位；pip install -r requirements.txt 屬於其他「數位人影片」專案模板，與 tinyhumansai 官方儲存庫無關。
可以。預設託管模型即可跑通 Memory Tree；若同機 Ollama，Apple Silicon 的 Metal 路徑更現實。可先租 M4 節點做 24 小時攝取壓測。
專案為 GPL-3.0，閉源商用分發需遵守 Copyleft 義務；企業內部自用仍建議閱讀官方許可與託管服務條款，必要時聯繫 tinyhumans 商業支援。