Row-Bot
一个AI Agent执行框架,为大语言模型提供浏览器沙箱环境、视觉反馈等工具链,支持模型在生成代码后自行验证运行结果,遵循'规划—行动—观察'循环架构
时间轴 (近 90 天)
Row-Bot v4.6.0 引入了可恢复的文档摄取能力,使处理大规模文档时中断后能从断点继续
Row-Bot 是一个仍在积极征求社区反馈的开源项目
Row-Bot v4.7.0 通过按需加载工具与技能降低了提示词开销,在多工具多技能场景下节省 Token 成本
Row-Bot v4.8.0 加入了动态 OpenCode 传输发现与更严格的自定义端点校验
Row-Bot v4.7.1 是一个可靠性补丁,修复了智能体重启恢复、脱离进程、工作区锁定、Telegram 启动、Docker 检查及 Ollama 能力检测等问题,并新增可选的离线 SenseVoice 语音转文字支持
Row-Bot v4.6.0 加入了带认证的远程访问、无头服务器模式,并强化了 Docker 部署
Row-Bot v4.8.0 加入了按模型的推理控制、更严格的自定义端点上下文校验,以及针对 Ollama 的 64K「Auto」上下文支持
Row-Bot v4.7.0 引入了完整的上下文计量与滚动压缩功能
Row-Bot v4.5.0 加入了智能体执行预算、并发限制与循环保护等基础限制机制
Row-Bot v4.8.0取消了自定义端点自动继承假设上下文窗口大小的默认行为,并将模型探测严格限定在被测试的模型范围内
还有 12 条时间轴事件
全部知识事实 (20)
Row-Bot v4.6.0 引入了可恢复的文档摄取能力,使处理大规模文档时中断后能从断点继续
50%待验证Row-Bot 是一个仍在积极征求社区反馈的开源项目
50%待验证Row-Bot v4.7.0 通过按需加载工具与技能降低了提示词开销,在多工具多技能场景下节省 Token 成本
50%待验证Row-Bot v4.8.0 加入了动态 OpenCode 传输发现与更严格的自定义端点校验
50%待验证Row-Bot v4.7.1 是一个可靠性补丁,修复了智能体重启恢复、脱离进程、工作区锁定、Telegram 启动、Docker 检查及 Ollama 能力检测等问题,并新增可选的离线 SenseVoice 语音转文字支持
50%待验证Row-Bot v4.6.0 加入了带认证的远程访问、无头服务器模式,并强化了 Docker 部署
50%待验证Row-Bot v4.8.0 加入了按模型的推理控制、更严格的自定义端点上下文校验,以及针对 Ollama 的 64K「Auto」上下文支持
50%待验证Row-Bot v4.7.0 引入了完整的上下文计量与滚动压缩功能
50%待验证Row-Bot v4.5.0 加入了智能体执行预算、并发限制与循环保护等基础限制机制
50%待验证Row-Bot v4.8.0取消了自定义端点自动继承假设上下文窗口大小的默认行为,并将模型探测严格限定在被测试的模型范围内
50%待验证Row-Bot v4.8.0让每一个会话都能为当前使用的具体模型保留一个有效的推理选择
50%待验证Row-Bot v4.8.0为滚动压缩(rolling compaction)机制增加了Preflight(预检)、Recovery(失败恢复)、Validation(结果验证)和Persistence safeguards(持久化保护)四重保障
50%待验证Row-Bot 是一款开源 AI 聊天客户端
50%待验证Row-Bot 坚守核心安全原则:本地优先存储(Local-first storage)、操作审批门控、凭证边界隔离和持久化对话记录保护
50%待验证Row-Bot 的模型路由采用原生传输元数据(native transport metadata),针对 OpenAI、Anthropic、Google 三大协议分别适配以保证功能完整性
50%待验证Row-Bot v4.8.0 增强了对 OpenCode Zen 与 Go 模型的支持,能从其实时目录动态发现可用模型而非依赖静态硬编码列表
50%待验证v4.8.0 为滚动压缩(rolling compaction)机制增加了 Preflight、Recovery、Validation 和 Persistence safeguards 四重保护措施,防止历史内容压缩造成数据丢失
50%待验证v4.8.0 中模型探测(model probes)被严格限定在被测试的模型范围内,不会跨模型污染配置信息
50%待验证v4.8.0 取消了自定义端点自动继承假设上下文窗口大小的做法,避免内容被意外截断或请求失败
50%待验证Row-Bot v4.8.0 引入了 provider-aware reasoning controls(服务商感知的推理控制机制),让每个会话都能为当前使用的具体模型保留有效的推理选择
50%