OpenMind

# 开放思维 — 分布式人工智能计算网 <p align="center"> <img src="OpenMind.png" alt="开放思维 Logo" width="200" /> </p> **将您的笔记本电脑、台式机和外部 GPU 聚合成一个私有的 AI 集群。** 与跨多台机器的大型语言模型聊天。使用网络中的每个 GPU 生成图像和视频。所有操作均在本地进行，加密，点对点。 通过集成三个开源项目，我们构建了一个统一的系统，名为 **开放思维**： | 项目 | 角色 | |---------|------| | **[Odysseus](https://github.com/pewdiepie-archdaemon/odysseus)** (66.8k ⭐) | 个人 AI 工作空间 — 聊天、代理、文档、记忆、电子邮件、日历 | | **[Hyperspace AGI](https://github.com/hyperspaceai/agi)** (1.9k ⭐) | P2P 分布式 LLM 推理，模型分片 | | **[ComfyUI-Distributed](https://github.com/robertvoy/ComfyUI-Distributed)** (564 ⭐) | 跨机器的多 GPU 图像和视频生成 | --- ## 架构 ``` 开放思维（您的工作空间 — Odysseus 作为底层） │ ├─→ pod_manager MCP ──→ Hyperspace Pod (:8080) ──→ LLM 推理（分片跨 GPU） │ ├─→ video_gen MCP ──→ Dispatcher (:9000) ──→ ComfyUI Master ──→ Workers（并行视频生成） │ └─→ Tailscale 网格（加密，100.x.x.x） ``` - **聊天**：Hyperspace 将模型分片到 pod GPU 以实现即时响应 - **视频**：ComfyUI-Distributed 在工作器之间分割帧/批次 - **图像**：相同的管道，相同的工作器，不同的模型 - **工作空间**：完整的 Odysseus 功能集 — 代理、深度研究、电子邮件、日历、记忆、文档编辑器、食谱 --- ## 快速开始 ### 前提条件 - 2+ 台带有 GPU 的机器（至少一台具有 8GB+ VRAM 用于视频） - Tailscale 账户（免费适用于最多 3 个用户） - Docker（可选，用于容器化部署） ### 1. 网络层（所有机器） ```bash # 安装 Tailscale curl -fsSL https://tailscale.com/install.sh | sh sudo tailscale up # 记录每台机器的 100.x.x.x IP tailscale ip -4 ``` ### 2. Hyperspace Pod（所有机器） ```bash # 安装 Hyperspace CLI curl -fsSL https://agents.hyper.space/api/install | bash # 在协调器上： hyperspace pod create "开放思维集群" hyperspace pod invite --role member --ttl 168h # → 与成员共享邀请码 # 在工作器上： hyperspace pod join <邀请码> # 在所有 GPU 上分片一个模型： hyperspace pod shard qwen3.5:32b # 测试推理： hyperspace pod infer -p "你好，开放思维！" ``` ### 3. ComfyUI 集群 ```bash # 在每台 GPU 机器上克隆 ComfyUI git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ~/comfyui # 安装 ComfyUI-Distributed 扩展 git clone https://github.com/robertvoy/ComfyUI-Distributed.git \ ~/comfyui/custom_nodes/ComfyUI-Distributed # 启动主节点（协调器）： cd ~/comfyui && python main.py --enable-cors-header --listen # 启动工作器（其他机器）： cd ~/comfyui && python main.py --enable-cors-header --listen # 在 ComfyUI UI 中配置工作器 → 分布式面板 → 输入主节点的 Tailscale IP ``` ### 4. Dispatcher（仅限协调器） ```bash pip install fastapi uvicorn httpx pyyaml pydantic # 编辑 dispatcher/config.yaml 并输入您的 IP 地址，然后： python dispatcher/main.py ``` ### 5. 开放思维 MCP 集成 将新的 MCP 服务器复制到 Odysseus 中： ```bash cp mcp_servers/video_gen_server.py ~/odysseus/mcp_servers/ cp mcp_servers/pod_manager_server.py ~/odysseus/mcp_servers/ ``` 添加到 Odysseus 配置： ```yaml mcp_servers: video_gen: command: python args: [mcp_servers/video_gen_server.py] pod_manager: command: python args: [mcp_servers/pod_manager_server.py] ``` --- ## 一键完整设置 ```bash chmod +x setup.sh ./setup.sh # 自动检测角色 ./setup.sh --role coordinator # 强制设置为协调器 ./setup.sh --role worker # 强制设置为工作器 ``` --- ## 开放思维可以做什么 ### 聊天 ``` "总结这份 50 页的 PDF" → 路由到 Qwen 3.5 32B，分片跨 3 个 GPU ``` ### 视频生成 ``` "创建一个 10 秒的龙飞过山脉的日落场景的电影" → 路由到 ComfyUI 工作器，配备 Wan 2.2（24GB GPU） → 在多个工作器上生成并行变体 ``` ### 图像生成 ``` "生成一个真实的赛博朋克城市街道夜景照片" → 路由到 ComfyUI 工作器，配备 SDXL/Flux → 1 秒内生成 4 个变体 ``` ### Pod 管理 ``` "显示在线的人员和可用的 GPU" → pod_manager MCP 返回实时 pod 状态 ``` ### 所有标准的 Odysseus 功能 聊天 · 代理（bash/files/web）· 深度研究 · 文档编辑器 · 记忆（ChromaDB）· 电子邮件（IMAP/SMTP）· 日历（CalDAV）· 模型比较 · 食谱（硬件扫描 + 模型推荐）· 10,000+ MCP 工具 · PWA 移动访问 --- ## 模型参考 ### LLM（可分片跨 pod） | Pod VRAM | 模型 | |----------|-------| | 16 GB (2×8) | Gemma 3 12B, Qwen 2.5 14B | | 32 GB (2×16) | Qwen 3.5 32B | | 64 GB (4×16) | Qwen 2.5 72B (Q4), Llama 3.1 70B (Q4) | | 96 GB+ | DeepSeek V3 (Q4) | ### 视频（每个 GPU — 不可分片） | GPU VRAM | 模型 | |----------|-------| | 8-12 GB | LTX-Video, AnimateDiff | | 16-24 GB | Wan 2.2, CogVideoX-5B | | 24-48 GB | Wan 2.2 (1080p), Hunyuan Video (Q8) | | 48-80 GB | Hunyuan Video (full), CogVideoX-5B-I2V | --- ## 文件布局 ``` 开放思维/ ├── OpenMind.png ← Logo ├── README.md ← 本文件 ├── ARCHITECTURE.md ← 完整的架构文档 ├── docker-compose.yml ← 完整的 Docker 部署栈 ├── setup.sh ← 一键自动设置 ├── dispatcher/ ← Glue 服务（FastAPI） │ ├── main.py ← 中央作业路由器 │ ├── config.yaml ← 配置文件 │ ├── requirements.txt │ └── Dockerfile ├── mcp_servers/ ← MCP 工具（放入 Odysseus） │ ├── video_gen_server.py ← 视频生成 │ └── pod_manager_server.py ← Pod 管理 + 聊天 └── comfyui_workflows/ ← 预建的 ComfyUI 工作流 ├── wan22_t2v.json ← Wan 2.2 文本到视频 ├── ltx_video.json ← LTX-Video ├── hunyuan_video.json ← Hunyuan Video └── sdxl_image.json ← SDXL 图像生成 ``` --- ## 常见问题 **问：开放思维是否取代 Odysseus？** 不 — 开放思维增强了 Odysseus。您仍然将 Odysseus 作为您的工作空间。开放思维添加了两个新的 MCP 服务器（视频生成 + pod 管理）和 Dispatcher/ComfyUI 基础设施，以汇集 pod GPU。所有现有的 Odysseus 功能（聊天、代理、记忆、电子邮件、日历、食谱、深度研究）都如以前一样正常工作。 **问：我可以使用纯 CPU 机器吗？** Hyperspace 的 LLM 推理可以工作，但速度很慢。视频生成至少需要一个 GPU。对于纯 CPU，配置一个云提供商作为备用（`hyperspace pod providers add`）。 **问：如果协调器离线会发生什么？** Hyperspace Pod（LLM）是完全 P2P 的 — 没有单点故障。ComfyUI-Distributed 有一个主从模型 — 如果主节点宕机，视频生成停止。在最可靠的机器上运行主节点。 **问：这真的私密吗？** 是的。Tailscale 使用 WireGuard 加密所有流量。Hyperspace 使用 Noise-encrypted libp2p。ComfyUI 工作器仅绑定到 Tailscale IP 地址。没有任何内容暴露给公共互联网。 **问：视频的最低 VRAM 要求是多少？** LTX-Video 在 12GB 上运行。对于具有混合硬件的组，以 LTX-Video 作为基准。 --- ## 🏗️ 构建于 开放思维如果没有这三个令人难以置信的开源项目就不会存在。对核心引擎的全部功劳归于他们各自的团队： <table> <tr> <td align="center" width="33%"> <a href="https://github.com/pewdiepie-archdaemon/odysseus"> <img src="https://img.shields.io/github/stars/pewdiepie-archdaemon/odysseus?style=for-the-badge&logo=github&label=Odysseus" alt="Odysseus Stars" /> </a> <br /> <b>Odysseus</b> <br /> 个人 AI 工作空间 — 聊天、代理、深度研究、文档、记忆、电子邮件、日历 <br /> _{License: Apache 2.0} </td> <td align="center" width="33%"> <a href="https://github.com/hyperspaceai/agi"> <img src="https://img.shields.io/github/stars/hyperspaceai/agi?style=for-the-badge&logo=github&label=Hyperspace%20AGI" alt="Hyperspace Stars" /> </a> <br /> <b>Hyperspace AGI</b> <br /> P2P 分布式 LLM 推理，模型分片通过 libp2p <br /> _{License: MIT} </td> <td align="center" width="33%"> <a href="https://github.com/robertvoy/ComfyUI-Distributed"> <img src="https://img.shields.io/github/stars/robertvoy/ComfyUI-Distributed?style=for-the-badge&logo=github&label=ComfyUI-Distributed" alt="ComfyUI-Distributed Stars" /> </a> <br /> <b>ComfyUI-Distributed</b> <br /> 跨机器的多 GPU 图像和视频生成 <br /> _{License: MIT} </td> </tr> </table> > **开放思维是胶水代码。**真正的魔力来自这三个项目。请 ⭐ star 他们！ --- ## License MIT — 此仓库中的所有胶水代码。各个组件保留其原始许可证（Odysseus：Apache 2.0，Hyperspace：MIT，ComfyUI-Distributed：MIT）。