Open Executive是一个作为您公司虚拟执行团队的AI系统——一个拥有哈佛MBA级别知识的高级顾问，量身定制以满足您特定的业务需求。演示：在YouTube上观看Open Executive的演示。功能：由sentelabs.ai开发，Open Executive提供一个一致的高管声音，由八个专业的AI代理支持：首席战略官——竞争分析，兼并与收购，市场定位，OKRs；首席财务官——财务建模，筹款，单位经济，现金流；首席人力资源官/人事官——招聘，薪酬，绩效，文化；总法律顾问——合同，知识产权，劳动法基本原则，合规；首席运营官——流程设计，供应商管理，运营扩展；首席营销官——市场进入策略，品牌，传播，公关；首席产品官——产品路线图，优先级，产品策略；董事会沟通主任——董事会材料，投资者关系，治理。所有响应来自一个一致的高管声音。内部代理架构从未向用户公开。除了问答，系统在会话间保持对过去决策和行动的情景记忆，内置调度器可以主动获取后续跟进和时效性行动。架构：用户消息 ↓ 执行协调器（claude-sonnet-4-6）↓ 工具使用 → 并行专家调用CSO/CFO/CHRO/GC/COO/CMO/CPO/董事会 ↓ 每个专家从ChromaDB检索相关上下文 内置MBA知识 + 您的公司文件 ↓ 综合的高管回应 知识——每个专家调用有两个检索层：（1）内置的MBA级Markdown（知识/内置/，git跟踪），在启动时注入ChromaDB；（2）您上传的公司文件被分块并存储在单独的公司文件集合中。RAG上下文被注入用户回合，从不缓存系统提示。情节记忆——每次响应后，后台claude-haiku-4-5传递提取关键决策、行动和建议到SQLite。下一个会话以<过去决策>块开启，这样执行者能记住上个月的建议。调度程序——内置的作业运行器通过UPDATE … RETURNING声明到期动作，以防止重复触发。API必须作为单个实例运行；在不首先限制调度程序的情况下，不要进行水平扩展。提示缓存——系统提示的结构使得执行个性，公司档案和知识索引被单独缓存（在前几轮之后缓存命中率高达85%）。没有动态内容会进入缓存块。请参阅docs/architecture.md获取完整设计。技术栈层选择：LLM支柱：Anthropic Claude API 默认模型claude-sonnet-4-6（执行者+大多数专家）；深度推理：claude-opus-4-7（CSO、CFO、GC、董事会——具备扩展思考）；后端：Python 3.11 + FastAPI；软件包管理器：uv；向量存储：ChromaDB（本地，嵌入式）；情节记忆：SQLite；Web UI：Next.js 15（应用路由）+ Tailwind；许可：Apache 2.0；仓库布局：openexecutive/ ├── packages/ │ ├── core/ │ │ └── openexecutive/ │ │ ├── orchestrator/ # 执行个性 + 路由循环 │ │ ├── agents/ # 8个专家代理 │ │ ├── knowledge/ # ChromaDB存储 + RAG管道 │ │ ├── memory/ # 公司档案 + 情节记忆 │ │ ├── onboarding/ # 向导状态机 + 档案构建器 │ │ ├── prompts/ # 个性 + 领域提示 + 缓存管理 │ │ ├── api/ # FastAPI应用 + 路由 │ │ ├── integrations/ # Slack、电子邮件、Telegram、Google Chat、Discord │ │ ├── scheduler/ # 后台作业运行器（单实例） │ │ ├── alerts/ # 主动警报系统 │ │ ├── audit/ # 审计日志 │ │ ├── architecture/ # 内部架构工具 │ │ ├── workflows/ # 多步骤工作流定义 │ │ └── cli.py # Click命令行 │ └── ui/ # Next.js 15 Web UI ├── evals/ # 评估场景 + LLM作为评判运行者 ├── fixtures/ # 演示公司固定装置（档案，文档，名册） ├── scripts/ # 操作员脚本（Fly秘密，Google认证） ├── docker/ # Dockerfile + docker-compose.yml ├── fly.api.toml / fly.ui.toml # Fly.io配置——开发API + UI应用 ├── fly.api.qa.toml / fly.ui.qa.toml # Fly.io配置——QA API + UI应用 ├── fly.honcho.toml # Fly.io配置——Honcho记忆应用（可选） └── docs/ # 架构 + 部署文档 快速开始：# 克隆仓库 git clone https://github.com/SenteLabsAI/OpenExecutive.git cd OpenExecutive # 设置您的Anthropic API密钥 cp .env.example .env # 编辑.env并添加 ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... # 启动一切 make dev 打开 http://localhost:3000 开始与您的执行官聊天。API在8000端口运行，UI在3000端口。首次运行：需要Python 3.11+和Node 22+。初始uv sync拉取大量ML依赖（ChromaDB + sentence-transformers/PyTorch），首次启动下载一个小的嵌入模型（约90 MB）以构建本地向量索引——因此首次make dev需几分钟才能准备就绪。后续启动速度较快。对于不使用make的贡献者：cd packages/core