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腾讯云开源的 AI 助手:多用户多 Agent,能接飞书/钉钉,数据留在本地
Octop 是腾讯云开源的自托管 AI 助手,支持多用户、多 Agent 并行运作,数据完全保留在自己的机器上。一条命令启动,Web 控制台、CLI、IM 集成(飞书/钉钉/企业微信/QQ/Discord)全都可用。内置浏览器自动化、远程桌面控制、ACP 双向对接 Claude Code/Codex/OpenCode、RAG 知识库、定时任务……像一个完整的私有化 AI 工作平台,而不只是一个聊天界面。

核心亮点
多用户 × 多 Agent 专家团
• 管理员账号 + 多用户共享,各自拥有独立 Agent、工作区和对话历史 • 每个 Agent 可分配不同专家角色(内置专家库,按场景一键切换) • 16 种 MBTI 人格模板:给 Agent 设定性格,使用体验截然不同
IM 接入:飞书、钉钉、企业微信、QQ、Discord
配置一次,团队成员在飞书群 @ 一下 Agent,任务自动分发——不需要额外开一个聊天窗口。
ACP 双向集成(AI 编程工具协作)
入站:外部 AI 工具(Zed、OpenCode 等)可以直接调用 Octop Agent
octop acp --agent main # 为 IDE 提供 stdio ACP 服务出站:Octop 在对话中委派编码任务给 Claude Code、Codex、OpenCode、CodeBuddy——让 Octop 当"指挥官",Claude Code 当"执行者"。
浏览器 AI+
基于 Chromium 的无头浏览器,支持:
• 网页自动化(自动填表、采集) • 截图 • 远程操控网页
远程桌面
控制台内实时看屏 + 键鼠操控,跨 Linux/Windows/macOS——无图形 Linux 可一键搭建隔离桌面。适合远程办公、GUI 软件操作。
RAG 知识库
上传文档,语义检索让 Agent 的回答锚定你的私有知识库。
定时任务
用自然语言配置 Cron,让 Agent 每天按时推送报告或执行任务。
可迁移记忆
基于 harness-memory,记忆随工作区一同迁移——换机器不丢 Agent 的"经历"。
多种存储后端
本地目录、Docker、PostgreSQL、COS/S3——按需选择,AI 在隔离边界内操作。
技术架构
单进程设计——重启后整个状态从控制面数据库完整重建,不依赖外部消息队列。
快速开始
安装
# macOS / Linuxcurl -fsSL https://finnie-1258344699.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/octop/install.sh | bash# Windows PowerShellirm https://finnie-1258344699.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/octop/install.ps1 | iex脚本通过 uv 自动创建隔离的 Python 3.12 虚拟环境,无需预先安装 Python。
启动
octop run # 启动控制台 + CLI + IM 通道 + 定时任务打开浏览器访问 Web 控制台。
应用场景
场景 1:家庭共享 AI 助手
传统痛点:每个人用自己的 ChatGPT Plus 账号,数据分散,费用重复
解决方案:一个 Octop 实例多人共用,各自独立 Agent 和记忆,管理员统一维护
场景 2:团队 AI 工作流
传统痛点:AI 助手和 IM 工具分离,要来回切换窗口
解决方案:接入飞书/钉钉,在群里 @ Agent 直接执行任务,结果推回群里
场景 3:开发者 AI 增效
传统痛点:Claude Code 做编码,但不知道怎么和上层任务管理系统连接
解决方案:Octop ACP 出站,在对话中把编码任务委派给 Claude Code,Octop 协调整个流程
场景 4:私有化部署,数据不出境
传统痛点:用 SaaS 版 AI 助手,企业数据上传到云端有合规风险
解决方案:Octop 完全自托管,所有数据存在 ~/.octop/,不走任何外部服务器
常见问题
Q:和 Open WebUI / Dify 比怎么样?
Open WebUI 是聊天界面为主的 AI 前端,Dify 是工作流平台。Octop 的差异化是:IM 接入(飞书/钉钉)、浏览器自动化、远程桌面、ACP 双向对接 IDE AI 工具、MBTI 人格系统、可迁移记忆——更偏向"完整 AI 工作平台"而非单一聊天界面。
Q:需要什么服务器配置?
现代多核 CPU + 数 GB 内存(模型和 Embedding 缓存用)。无图形 Linux 也能运行,远程桌面功能可一键搭建隔离桌面。
Q:可以接本地模型吗?
可以。支持配置任意兼容 OpenAI API 的模型端点,包括 Ollama 等本地模型。
资源链接
• GitHub 仓库: https://github.com/TencentCloud/Octop