Rakazo 评测:自托管拥有独立电脑的常驻机器人
面向自托管用户的 Rakazo 评测:Docker 安装、每个机器人的电脑如何隔离、审批、遥测、本地模型,以及它在哪些方面仍处于 beta 阶段。
Rakazo 是我们开发的产品,它的形态和这份列表中的大多数智能体都不一样。它不是在你的机器上运行一个助手,而是运行多个持久存在的机器人,每个都有自己的聊天、记忆、例行任务,以及一台运行在容器中而不是你主机上的电脑(浏览器、终端和桌面)。它采用 Apache-2.0 许可证,于 2026 年 8 月发布,截至我们 11 月 8 日查看时有 7,538 颗 GitHub 星,并自称处于 beta 阶段。我们用和这里其他工具相同的检查清单来评判它;这篇评测关注的是自己运行它。

适合谁
Rakazo 适合希望机器人在自己不在时处理重复性工作的人:一个每天早上整理收件箱的机器人、一个盯着代码仓库的机器人、一个准备周报的机器人。如果你只想在笔记本上有一个聊天伙伴,它的体系对你来说就太大了。它是一个带数据库和 worker 的 Web 应用,而不是单个二进制文件,安装过程也体现了这一点。
安装:一个脚本,全部 Docker
README 中的安装需要带 Compose 插件的 Docker Engine、curl 和 OpenSSL。无需克隆仓库,也不需要 Node:
mkdir -p rakazo && cd rakazo &&
curl -fsSLO https://raw.githubusercontent.com/elie222/rakazo/main/infra/compose/install-images.sh &&
bash install-images.sh
脚本会下载 Compose 文件,写入一个包含随机密钥的 .env,然后启动所有服务。接着你打开 http://127.0.0.1:5173,创建账号并连接一个模型。重新运行脚本会保留你现有的 .env,这让升级不那么令人紧张。
如果想让机器人在你合上笔记本后继续工作,同一个安装程序也可以在 VPS 上运行:--prepare-only 会写入配置,你设置好域名,再在 5173 端口前面加上 HTTPS(生产环境指南介绍了 Caddy 和主机加固)。之后桌面和移动应用就可以连接到你自己的实例。还有一个在本地 Docker 中运行整套服务的桌面应用,以及一个 Railway 模板。
与 OpenClaw 或 Hermes Agent 相比,它的组件更多(Postgres、worker、Web 应用),但安装程序隐藏了其中大部分。代价会在之后显现:需要备份和监控的东西更多。
隔离:机器人的电脑就是沙箱
在自托管安装中,每个机器人的电脑默认是一个本地 Docker 容器,带有虚拟显示器和完整的 Chromium。Docker 电脑文档开箱即设置了上限:每台电脑 2 GB 内存、2 个 CPU 和 2,048 个进程,全部可以调整。所以智能体的 shell 和浏览器永远不会在你的主机上运行,这和 OpenClaw 或 Hermes 的默认设置不同。
同一份文档也坦诚地给出了两个注意事项。第一,一个 supervisor 服务持有 Docker socket 来管理这些容器,这相当于控制了 Docker 主机;它不会暴露在主机上,并且需要自己的令牌,但它是需要重点保护的组件。第二,在你采取行动之前,这些电脑的网络并没有被锁定:要让它们无法访问你的局域网和云元数据端点,需要运行一个主机防火墙脚本,默认的 auto 出站设置随后会识别它(或者设置 SANDBOX_COMPUTER_EGRESS=restricted,在没有防火墙时拒绝启动电脑)。在云虚拟机上,务必完成这一步。
如果你完全不想运行容器,电脑也可以通过 API 密钥运行在远程沙箱提供商上。
审批
审批在应用中设置,而不是在配置文件里。Ask 让机器人在做任何改动之前先询问,Auto 使用一个单独的审批模型放行与任务相关的操作、其余的再询问,Never ask 则全部直接执行。审批请求会以卡片形式出现在聊天中,当你见过某个工具或网站足够多次后,可以永久允许它。
遥测与隐私
自托管安装不会发送产品分析或错误报告,除非运营者自行配置;桌面应用会检查应用更新。如果通过 Ollama 或 LM Studio 使用本地模型,除了机器人自己浏览的内容之外,没有任何数据会离开你的机器。

模型与成本
你可以为每个机器人选择模型:现有的 Claude 或 ChatGPT 订阅、API 密钥(Anthropic、OpenAI、OpenRouter、Grok),或本地模型。自托管是免费的。需要关注的成本是硬件:每台活跃的机器人电脑都是一个运行中的桌面和浏览器,默认每台最多可使用 2 GB 内存,所以请根据你预计同时工作的机器人数量来配置服务器。
从 OpenClaw 或 Hermes 迁移
Rakazo 可以从 ~/.openclaw 或 ~/.hermes 文件夹或备份中导入智能体。你可以选择要迁移的内容:指令、记忆、技能、MCP 服务器和定时任务(导入后处于暂停状态)。只有在你勾选时才会读取 API 密钥。
仍不完善的地方
它处于 beta 阶段,发布频繁,所以要预期会有变化。Telegram、WhatsApp 和 iMessage 只有在自托管时才能使用,而它的聊天应用列表很短(Slack、Telegram、WhatsApp、iMessage、SMS 和飞书),OpenClaw 则有 29 个渠道。
横向对比
如果你要的是一个渠道支持最广的个人智能体,OpenClaw 更简单。如果你想要在小得多的代码库中实现每个智能体一个容器的设计,请看 NanoClaw。Agent Zero 在理念上最接近,它给智能体一个属于自己的 Docker Linux 工作区。我们的最佳自托管 AI 智能体汇总把它们放在一起比较。
结论
Rakazo 是为一组能自主工作的机器人打造的,默认开启隔离且没有遥测。它对服务器的要求比单进程智能体更高,而且仍处于 beta 阶段。如果你想要的是常驻、多机器人的工作方式,它值得一看;如果你只想在聊天中有一个助手,请从别处开始。
价格
| Self-hosted | 免费 |
|
|---|---|---|
| Standard | US$15/月 |
|
| Pro | US$49/月 |
|
| Max | US$99/月 |
|
| Rakazo credits | US$10/月 |
|
功能
| 联网搜索 | 是 |
|---|---|
| 图像生成 | 是 |
| 语音模式 | 是 |
| 文件上传 | 是 |
| 记忆 | 是 |
| 代你执行操作 | 是 |
| 应用集成 | 是 |
| 自主运行 | 是 |
| 主动给你发消息 | 是 |
| 可运行多个机器人 | 是 |
优点
- Open source (Apache-2.0) and fully self-hostable, including with local models
- Choice of model per bot, including existing Claude or ChatGPT subscriptions
- Bots keep working on schedules and triggers with their own cloud computer
- Approval controls over which actions a bot may take on its own
缺点
- Still in beta, with frequent releases
- You supply and pay for the model on the hosted plans, unless you buy Rakazo credits
- Telegram, WhatsApp and iMessage/SMS are only available when self-hosted
- More setup than a single chat app
适合人群
- People who want always-on bots that handle recurring jobs such as inbox, sales or coding work
- Developers and privacy-minded users who want to self-host an agent with their own models
来源
- Rakazo homepage
- Rakazo pricing
- Rakazo privacy policy
- Rakazo on GitHub (README and license)
- Rakazo changelog
- Rakazo releases
- Rakazo docs: Image and video generation
- Rakazo docs: Memory
- Rakazo docs: Connect apps
- Rakazo docs: Routines
- Rakazo docs: Chat apps
- Rakazo docs: Messaging apps (self-hosting)
- Rakazo docs: Bots and chats (add another bot, bot templates)
- Rakazo docs: Groups (several bots in one chat)
- Rakazo docs: Mobile app (notifications)
- Rakazo privacy policy (updated Sep 14, 2026)
- Rakazo privacy policy source on GitHub
- Rakazo docs: Logs and monitoring (product analytics off by default)
- Rakazo docs: Desktop app (run locally in Docker, updates)
- Rakazo docs: Docker computers
- Rakazo docs: Self-hosted models (Ollama, LM Studio)
- Rakazo Railway template setup guide
