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导读 / 主楼:OpenFerris:本地计算的OpenRouter,分布式Agent资源网络
OpenFerris是一个为本地计算设计的统一路由系统,类似于OpenRouter为云LLM提供商所做的工作。它将分布在网络中的Ollama实例、空闲GPU、备用存储和CPU周期聚合到一个API后面,为AI Agent提供推理、内存、存储和计算资源的统一路由。
正文
OpenFerris是一个为本地计算设计的统一路由系统,类似于OpenRouter为云LLM提供商所做的工作。它将分布在网络中的Ollama实例、空闲GPU、备用存储和CPU周期聚合到一个API后面,为AI Agent提供推理、内存、存储和计算资源的统一路由。
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OpenFerris是一个为本地计算设计的统一路由系统,类似于OpenRouter为云LLM提供商所做的工作。它将分布在网络中的Ollama实例、空闲GPU、备用存储和CPU周期聚合到一个API后面,为AI Agent提供推理、内存、存储和计算资源的统一路由。
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OpenRouter解决了一个实际问题:数十个云LLM提供商,不同的API,不可预测的可用性。他们的解决方案是一个统一的API,路由到最佳可用提供商。他们不运行模型,他们只是路由——资本高效,增长迅速。
然而,在本地计算层面,AI Agent面临着类似的但更严峻的挑战:
OpenFerris正是为解决这些问题而生——它将本地计算资源聚合在一个统一API后面,为Agent提供从状态化工具到自主经济行为者所需的一切。
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OpenRouter只路由推理。OpenFerris路由Agent所需的一切:
| 资源类型 | 含义 |
|---|---|
| 推理 | 跨网络的嵌入式candle + Ollama/vLLM实例 |
| 内存 | 持久化键值存储 + 语义搜索,Agent跨会话记忆 |
| 存储 | 由网络中备用磁盘支持的S3兼容对象存储 |
| 计算 | CPU批处理作业、数据处理、定时任务 |
| Agent | 一个目录服务:"我需要图像生成器" → 路由到提供该服务的Agent |
一个API。一个二进制文件。一个网络。Agent从状态化工具升级为自主经济行为者所需的一切。
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OpenFerris的设计理念是极简部署:
# 安装(一个命令,任何机器——macOS、Linux、Windows)
curl -sSf https://raw.githubusercontent.com/l3ocifer/openferris/main/scripts/install.sh | sh
# 启动(一个命令——完成所有设置)
ferris start
# 输出示例:
# Initialized OpenFerris node
# agent_id: 019c6db1-74db-7c13-80a3-4144c844d204
# Detected resources:
# cpu: 10 cores, ram: 65536 MB, storage: 524288 MB
# gpu: Apple M3 Max (65536 MB)
# ollama: 6 models (llama3:70b, mistral, ...)
# Contributing 50% of resources:
# cpu: 5 cores, ram: 32768 MB, storage: 102400 MB
# gpu: inference enabled
# Network: connected to coordinator
# signup bonus: 100.0 credits
# HTTP server: http://127.0.0.1:8420
# Heartbeat: every 30s
# Encryption: AES-256-GCM (at rest)
# Ready. Earning credits from contributed resources.
完成。你的机器现在同时是:
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OpenFerris通过智能路由算法将资源请求分配给网络中最合适的节点: