【AI 尝鲜实验室】上新 | nanobot：一个在你机器上跑的通用 AI Agent 运行时

2026-07-15 0

实验简介

nanobot 是 HKUDS 团队开源的 通用 AI Agent 运行时，GitHub 已收获 4.5 万+ Stars，采用 MIT 协议。它不是一个只会"问一句答一句"的聊天工具，而是一个能读你的工作区、编辑文件、执行命令、调用工具，并在多步骤中持续推进目标的"数字同事运行时"，同时覆盖终端、内置 WebUI 以及 Telegram / Slack / 邮件等主流聊天软件。

本次实验通过阿里云计算巢一键部署 nanobot 到云端 ECS，仅需填一次 阿里云百炼 API Key 与模型名称，即可得到一个 24 小时在线、跨会话记忆、原生兼容 MCP 生态的 AI Agent 运行时，并通过 8765 端口的 WebUI 页面直接开始对话。

一、部署环节

整体流程如下：

在计算巢配置页填入阿里云百炼 API Key 与模型名称，一键创建实例。
等待部署完成，进入「服务实例 > 概览」页面获取 nanobot 访问地址（8765 端口）。
打开 WebUI 登录页，复制概览页的 WebToken 粘贴至密码输入框完成登录。
在 WebUI 会话中用大白话下达任务，观察 nanobot 从规划到执行的完整闭环。

二、资源及环境准备

准备项	说明
账号准备	已开通阿里云账号，并开通阿里云百炼服务，能够创建 API Key。
模型准备	在阿里云百炼控制台创建一个可用的 API Key，并选定一个想要使用的模型名称（如 qwen-plus / qwen-turbo 等）。
资源准备	本次实验使用计算巢一键部署的 ECS 实例作为运行环境，无需手动购买服务器；默认镜像已经预装 Python 环境与 nanobot 依赖。
网络准备	ECS 实例出方向需能访问阿里云百炼 API 网关；入方向需开放 8765 端口，方便通过 WebUI 访问 nanobot 界面。
验证准备	拿到 WebToken 后，在 WebUI 登录页粘贴一次即完成验证；随后即可在 WebUI 会话里下达第一个自然语言任务。

三、详细部署步骤

步骤 1：在计算巢一键创建实例

进入nanobot部署页后，点击「立即创建」进入实例创建向导。在配置表单里填入你在阿里云百炼控制台生成的 API Key，默认使用的模型名称（例如 qwen-3.7plus），其余选项保持默认即可。确认无误后提交订单，页面会自动进入部署进度视图。

步骤 2：等待部署完成并进入服务实例概览

部署过程需要约 3-5 分钟。完成后在计算巢服务实例列表选中 nanobot 实例，点击进入「服务实例 > 概览」页面，可以看到 nanobot 访问地址（默认监听 8765 端口）以及本次实例专属的 WebToken 信息，一并为下一步 WebUI 登录做准备。

步骤 3：打开 WebUI 并使用 WebToken 登录

点击概览页上的 nanobot 访问地址，会弹出 WebUI 登录页。回到概览页复制专属 WebToken，粘贴到 WebUI 登录页的密码输入框中，点击登录，就可以进入 nanobot 的对话界面开始交互。

步骤 4：用自然语言下达任务

进入 WebUI 会话后，你可以直接用大白话说明想做的事情。例如：「帮我创建一个定时任务，每天早上 8 点自动抓取 GitHub 上的热门 AI 应用，整理成日报，并通过钉钉机器人推送给我。」nanobot 会自动拆解需求、编写代码、配置消息渠道，你只需要在提示时提供钉钉群机器人的 Webhook URL，即可完成整条自动化链路的搭建。

四、使用场景验证

在完成部署与首次登录之后，你可以直接进入下面几组真实工作场景，感受 nanobot 与传统聊天工具的差别。

场景一：每日情报自动化，让 Agent 帮你做值班

对 nanobot 说一句「每天早上 8 点抓取 GitHub 上的热门 AI 应用，整理成日报，通过钉钉机器人推送给我」，它会自动配置内置定时任务、生成抓取脚本、并接入你提供的钉钉 Webhook，一整套原本需要开发+运维才能搭起来的自动化链路，一句话就能落地。

场景二：一句话搞定一个可运行的小项目

比如说「帮我写一个贪吃蛇小游戏，端口用 9111，包含开始、暂停、重新开始能力，跑起来后告诉我怎么打开」。nanobot 会自己拆解需求、创建目录、写代码、启动服务，最后把访问地址告诉你。整个过程都在 WebUI 会话里完成，不需要打开 IDE 或手写代码。

场景三：接手陌生代码库，一小时摸清项目

把 nanobot 指向一个陌生代码仓库，让它用文件检索、结构分析、依赖梳理摸清目录结构，再派生多个子 Agent 分头分析核心模块，最终生成一份逻辑清晰的项目地图。原本要花一整天的项目导读，一小时之内就能拿到初稿。

场景四：跨系统数据打通，一句话把 GitHub 汇总到钉钉

借助 MCP 协议同时连接数据库、飞书、GitHub、钉钉等外部工具，你只需一句「把上周 GitHub 上的 issues 汇总成表格，发到运营钉钉群」，nanobot 会自动串联工具链完成拉取、整理、发送，不再需要在多个窗口之间来回搬数据。

五、后续使用与常见问题

后续使用建议

在 /opt/nanobot/.nanobot/config.json 中扩展 provider 与 model preset，可以随时切换阿里云百炼上的其他模型。
在 tools.mcpServers 中追加 MCP 服务器配置，即可为 Agent 接入数据库、GitHub、飞书、钉钉等外部工具。
通过 nanobot 的定时任务能力，把日常重复动作沉淀为自动化工作流，交给 Agent 长期值守。
通过官方渠道插件把 nanobot 接入 Telegram / Slack / 邮件，让同一个 Agent 在多个入口同时可用。

常见问题

问题	建议处理方式
部署完成后 WebUI 打不开怎么办？	确认服务实例已处于「运行中」状态，检查 ECS 安全组入方向是否放行 8765 端口；如仍无法访问，可在概览页尝试重新获取访问地址。
登录 WebUI 时提示 WebToken 无效？	回到「服务实例 > 概览」页复制最新的 WebToken 后粘贴，注意不要带空格；若仍失败，可尝试重启实例后再次读取 WebToken。
nanobot 提示 provider 未就绪怎么办？	检查计算巢部署时填写的百炼 API Key 是否有效，以及 config.json 中 modelPresets.primary 的 provider 与 model 是否与你的百炼账号一致。
如何切换成阿里云百炼上的其他模型？	在 /opt/nanobot/.nanobot/config.json 修改 modelPresets.primary.model 为目标模型名，保存后在 WebUI 中重开一个会话即可生效。
nanobot 的记忆和数据存放在哪里？	所有对话记忆与工作区文件都存放在你自己的 ECS 磁盘上，不会额外上传到第三方服务，敏感字段还有 Agent 层的读取拦截。
实例长期不用会产生费用吗？	会。ECS 实例按小时计费，不再使用时请在计算巢或 ECS 控制台释放实例，避免产生持续费用。
温馨提示本次实验完全跑在你自己的 ECS 与阿里云百炼额度内，敏感数据不出机器；请按需释放实例，避免 ECS 长期计费；如需长期使用，建议将 API Key、WebToken 与 config.json 定期备份到安全存储。

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