大多数 AI 助手把上下文放在云端，团队共用一个账号。Rowboat 1.0.3 反过来做：每个人在自己机器上养一个只属于自己的助手，需要一起干活时，再把它带进同一个房间。

Rowboat 是一款跨 macOS、Windows 和 Linux 的桌面应用，代码以 Apache-2.0 发布在 GitHub 上，用 TypeScript 写成，目前攒到一万八千多颗星。它把自己定义为「有记忆的 AI 同事」——记忆不是聊天记录，而是一张会自己生长的本地知识图谱。

个人那一半：把工作蒸馏成 Markdown 图谱

底座叫 Brain。Rowboat 把邮件、会议转录、Slack 消息和助手对话全部蒸馏成纯 Markdown 笔记，笔记之间用双链互相指认，人、公司、项目、话题各自成为图谱里的一个节点，随着工作推进自己长出新的连接。这套目录结构与 Obsidian 的 vault 兼容，意味着你随时可以用现成的编辑器打开、改名，或者剪掉一条错掉的关联。

这个设计跟常见的「每次提问都去检索一遍文档」不同。检索是冷的，每次会话都从零开始拼上下文；图谱是热的，你上周答应过客户什么、这个项目卡在谁手上，这些关系早就写在节点里了。Rowboat 的说法是让记忆产生复利，而不是每次重新起步。

所有文件就躺在本地磁盘上，没有专有格式，也没有托管锁定，备份和迁移等于复制一个目录。上面那张关系网就是这么来的：一百多条笔记被归到人、项目、组织、话题几个文件夹下，点任何一个节点都能跳到对应的原始笔记。

邮件、会议和那些自己跑起来的活

落到日常动作上，改动最明显的是邮件。内置客户端把收件箱分成重要和其它两类，重要那批会预先起草回复，用的是图谱里积累的往来与承诺。你改了草稿再发出去，它会记住这个改法，下一次的语气更接近你自己写的样子。开会是另一个入口：本地录音同时从麦克风和扬声器取音，不往会议里塞机器人，会中给实时转写，散会后落一份带行动项的 Markdown 摘要，相关的人、项目和话题节点同时被刷新。

让这些动作不必等人来点的是后台 agent。它可以挂在事件上——来了新邮件、会议刚结束，也可以挂在时间上，比如每天早上八点，或者每小时跑一次。跑起来之后它能够搜索网页、驱动内置浏览器、调用已经接进来的工具，必要时还会写代码。下面这张截图里的任务清单中，有用会议内容驱动代码实现的，有每小时抓一轮资讯的，也有每天早上整理前一日线索的，每条都标着上次运行时间和启停开关。

再往上两层是 Code Mode 和 Apps。Code Mode 用 Claude Code 或 Codex 起并行编码 agent，Rowboat 为了驱动它们自己写了一个 ACP 客户端，于是会上定下的一个决定可以变成一条分支和一份可评审的改动，不必再向任何人重新交代背景。Apps 则把「我想要一个能看的东西」变成现实：跟 copilot 描述一个需求看板或者融资进度表，它当场搭出一个跑在本机的小型 Web 应用，数据由 agent 持续喂养。下面这张功能需求榜就是把邮件、会议和 Slack 里的诉求汇总起来按呼声排序，点开一条还能看到原始出处来自哪封邮件、哪场会。

团队那一半：Space 和它背后的 Harbor

1.0.3 着力的地方在协作侧。Space 里有消息、白板、文档和演示，成员各自带着自己的助手进来，助手只读取完成当前任务所需的内容，把私人资料以摘要形式带进共享空间，而不是把整本笔记倒进去。支撑这些共享记录的服务端叫 Harbor，对外提供 HTTP、WebSocket 和 MCP 三种接口，Space 因此会把一个 MCP server 暴露出来，供你自己的 agent 接入。

Harbor 可以用官方托管版本，也能自己架。开发入口默认在 4272 端口并带开发 token，只适合留在本机调试；正式部署要配好 Postgres、域名和固定的 OIDC issuer，空间历史、文件和白板进入 Harbor 之后就是共享记录，访问控制、备份、删除和事件审计都得跟着配上。

模型自选，但本地优先不等于离线

模型层面 Rowboat 不绑定厂商。想彻底本地化就用 Ollama 或 LM Studio 跑本机模型，也可以填自己的 API key 接托管模型，随时切换而数据层不动。外部工具通过 MCP 和 Composio 接入，语音转写用 Deepgram、语音播报用 ElevenLabs，都是可选配置。

这里有个容易被忽略的边界：本地优先不等于离线可用。Brain 确实以 Markdown 留在本机，但你选的模型、邮箱与日历连接器、语音服务、网络搜索、MCP 工具和 Space 都可能联网。隐私承诺成立的前提，是你清楚每一次外发的是什么。

现实的几面

它目前接入的数据源集中在 Gmail、Google 日历、Granola、Fireflies 和 Slack 这几家。局限也很明确：还没有 Outlook，也不支持 IMAP，主邮箱不在这一套体系里的用户会比较受束缚。

图谱本身也要养一段时间才真正好用，数据量大的话一两周都算正常。早期噪音不小，垃圾联系人和低信号实体会混进节点里，需要手动修剪；后台建图很吃 token，全走云端接口的话账单会悄悄涨上去。

比较务实的用法是先用本地模型把底图建好，需要认真推理时再切到云端。授权方面代码是 Apache-2.0，自托管免费，云端订阅分成几档按用量走，重度使用会很快摸到上限。

Rowboat 适合的是那种工作几乎全在邮件和会议里、同时推进好几个项目和客户的人。它的价值不在于回答得多聪明，而在于你不用再一次次把背景讲给它听；等到团队要一起干活的时候，1.0.3 至少把「各带各的助手进同一个房间」这件事接上了。