1. 项目概述
Entropic是一个本地优先的桌面AI工作区,基于Tauri和OpenClaw构建。它在一个硬化的本地隔离运行时中执行AI助手命令,默认不依赖Entropic云服务。项目支持通过构建配置(ENTROPIC_BUILD_PROFILE)在本地模式(local)和托管模式(managed)之间切换,前者完全离线,后者启用官方托管功能。官方预览构建发布在dominant-strategies/entropic-releases仓库。
dominant-strategies/entropic:Entropic是一个基于Tauri和OpenClaw的本地优先桌面AI工作区,提供硬化沙箱运行时。本页整理它解决什么问题、适用场景、安装方式和使用方法。
Entropic是一个基于Tauri和OpenClaw的本地优先桌面AI工作区,提供硬化沙箱运行时。
Entropic是一个本地优先的桌面AI工作区,基于Tauri和OpenClaw构建。它在一个硬化的本地隔离运行时中执行AI助手命令,默认不依赖Entropic云服务。项目支持通过构建配置(ENTROPIC_BUILD_PROFILE)在本地模式(local)和托管模式(managed)之间切换,前者完全离线,后者启用官方托管功能。官方预览构建发布在dominant-strategies/entropic-releases仓库。
问题:在桌面环境中直接运行AI助手可能带来安全风险,且云服务依赖会限制离线使用和数据隐私。解决方案:Entropic采用容器化(Docker)的硬化沙箱运行时(OpenClaw)来隔离执行命令,默认本地运行无需云账户;同时保留托管构建路径,使官方发布版本能按需启用认证、计费、自动更新和API代理等云服务。
1. 本地AI助手开发与测试,无需云账户;2. 对数据隐私和离线使用有要求的场景;3. 跨平台(macOS、Linux、Windows via WSL)桌面AI应用部署;4. 企业内网或受限网络环境下的AI工作区。
前提条件:Node.js 20+ 与 pnpm、Rust(rustup)、运行中的Docker Engine、对应平台的Tauri系统依赖、以及将openclaw仓库克隆到entropic同级目录。步骤:1. 构建OpenClaw(在openclaw目录执行pnpm install与pnpm build);2. 构建Entropic运行时镜像(在entropic目录运行./scripts/build-openclaw-runtime.sh,可选配ENTROPIC_SKILLS_SOURCE);3. 安装依赖(pnpm install);4. 运行开发版本(ENTROPIC_BUILD_PROFILE=local pnpm tauri:dev,默认即为local)。
本地开发:确保ENTROPIC_BUILD_PROFILE为local(或未设置),运行pnpm tauri:dev。托管模式验证:设置ENTROPIC_BUILD_PROFILE=managed并配置所需环境变量(如VITE_API_URL、VITE_SUPABASE_URL、VITE_SUPABASE_ANON_KEY),然后运行ENTROPIC_BUILD_PROFILE=managed pnpm tauri:dev。Windows支持:通过WSL辅助工作流(pnpm dev:wsl:status/ensure/up等PowerShell脚本)管理运行时。
Entropic是一个基于Tauri和OpenClaw的本地优先桌面AI工作区,提供硬化沙箱运行时。
问题:在桌面环境中直接运行AI助手可能带来安全风险,且云服务依赖会限制离线使用和数据隐私。解决方案:Entropic采用容器化(Docker)的硬化沙箱运行时(OpenClaw)来隔离执行命令,默认本地运行无需云账户;同时保留托管构建路径,使官方发布版本能按需启用认证、计费、自动更新和API代理等云服务。
前提条件:Node.js 20+ 与 pnpm、Rust(rustup)、运行中的Docker Engine、对应平台的Tauri系统依赖、以及将openclaw仓库克隆到entropic同级目录。步骤:1. 构建OpenClaw(在openclaw目录执行pnpm install与pnpm build);2. 构建Entropic运行时镜像(在entropic目录运行./scripts/build-openclaw-runtime.sh,可选配ENTROPIC_SKILLS_SOURCE);3. 安装依赖(pnpm install);4. 运行开发版本(ENTROPIC_BUILD_PROFILE=local pnpm tauri:dev,默认即为local)。
1. 本地AI助手开发与测试,无需云账户;2. 对数据隐私和离线使用有要求的场景;3. 跨平台(macOS、Linux、Windows via WSL)桌面AI应用部署;4. 企业内网或受限网络环境下的AI工作区。