这个 AI 项目,给团队补上了最缺的一块!

现在很多人都在用 AI 办公，写文档、做 PPT、处理表格，甚至写代码、做设计，都能交给 AI 帮忙。

但如果把 AI 引入一个团队，事情就没那么简单了。

员工各自使用不同的模型，API Key 分散在个人手里，知识库和提示词无法共享，每个月花了多少 Token 也不清楚。

个人使用 AI，解决的是效率问题；团队使用 AI，还需要考虑资源共享、权限管理和成本控制。

最近发现一个挺有意思的开源项目 - 百智办公（MonkeyAI），它不只是一个 AI 助手，还专门提供了一套团队管理后台。从模型接入、知识库配置，到成员权限、费用统计，都可以统一管理。

项目简介

百智办公（MonkeyAI） 是长亭科技推出的一款开源团队 AI 办公工作台，目前在 GitHub 上已经收获约 4.9k+ Star。

它的使用方式很简单：成员通过自然语言描述自己的需求，AI 就可以执行相应任务，最后直接交付工作成果。

比如，让 AI 根据一堆资料制作 PPT、整理 Excel 表格、编写工作文档，或者完成代码开发、海报设计等任务。

它主要覆盖三个场景：

• 办公：制作 PPT、编写文档、处理表格、整理文件。
• 编程：架构设计、代码编写、问题修复。
• 设计：海报制作、平面设计、交互设计等。

不过，百智办公真正有意思的地方，在于它不只是让员工使用 AI，还考虑到了团队如何管理 AI。

管理员可以统一接入大模型，配置知识库、技能和 MCP 工具，再给不同成员分配使用权限。

成员只需要打开客户端就能使用，不必自己折腾模型配置、准备各种key。

一句话就是，成员负责提需求、做事情，管理后台负责配置资源、分配权限和统计成本。

功能特色

相比单纯的 AI 对话工具，开源君觉得百智办公更值得关注的是它的管理后台。

整个后台主要围绕团队资源、成员管理、费用管理和使用统计展开。

01 统一管理 AI 资源，团队共享

一个团队使用 AI，最麻烦的事情之一就是资源分散。

百智办公提供了统一的资源管理功能，目前主要包括六类：

• 大模型：接入不同模型服务，统一管理模型配置和使用权限。
• 知识库：上传团队资料，让成员能够共享和检索内部知识。
• 技能：把常用工作流程封装成技能，方便团队成员直接复用。
• 专家：配置不同角色、目标和行为边界，让 AI 扮演特定领域的专家。
• 连接器（MCP）：连接 GitHub、Notion 等外部工具和业务系统。
• 规则：统一设置 AI 的提示词、行为规范和安全约束。

这些资源都可以在后台统一配置。

比如，给自己的团队接入一个 DeepSeek 模型，设置好访问权限后，团队成员就能直接使用，不需要每个人单独配置 API Key。

对于一些重复性的工作，也可以提前配置好技能和知识库，让整个团队共享。

02 成员与分组，权限分配更灵活

团队成员不一样，工作内容和需要使用的 AI 资源自然也不同。

百智办公支持创建成员、设置角色以及划分不同分组。

管理员可以批量添加成员，为成员分配普通成员或管理员角色，也可以随时停用账号、重置密码。

分组管理也比较实用。

例如，市场部和研发部可以分别建立独立分组，各自使用对应的知识库和技能资源，避免不同部门之间相互干扰。

03 费用管理，每笔 AI 消耗都能查

AI 用得越多，成本管理就越重要。

如果每个人都单独使用模型，很难知道具体是谁用了多少资源。

百智办公提供了独立的计费管理功能。

管理员可以设置模型 Token 的输入、输出价格，配置工具调用消耗，还能按照分组分配积分额度。

成员使用 AI 时，系统会根据实际调用情况自动记录消耗。

这里还有一个比较实用的功能，就是扣费明细。

我在自己的实例中，让一位市场部成员执行了一次新品发布会 PPT 设计任务。任务执行过程中，AI 多次调用模型，每次调用产生的积分消耗都会自动记录下来。

具体到哪个成员、使用了什么模型、什么时候调用、扣除了多少积分，都能在后台查看。

这样一来，团队每个月的 AI 使用成本就比较清楚了。哪个部门用得多、哪个成员消耗异常，都可以及时发现。

04 数据统计，团队使用情况一目了然

管理 AI，不能只知道花了多少钱，还得知道到底用得怎么样。

百智办公提供了数据总览和使用记录等功能。

管理员可以查看模型调用次数、Token 使用量、响应时间、缓存命中率和成功率等数据。

除了整体数据，还能查看成员的任务历史、对话历史，以及不同资源的使用情况。

例如，团队最近主要在使用哪些模型，哪些技能比较受欢迎，AI 的调用量有没有明显增长，都可以通过后台了解。

这些数据能够帮助管理员判断 AI 的实际使用情况，也方便后续调整模型和资源配置。

05 操作审计，权限和风险都有记录

企业使用 AI，除了成本问题，还需要关注数据和权限。

百智办公支持统一管理资源访问权限，也提供操作记录功能。

比如，管理员添加成员、创建分组、修改密码等操作，都会留下记录。

再配合规则功能，可以为团队 AI 设置统一的行为规范和安全约束。

对于需要多人协作的团队来说，这些功能还是比较实用的。

上手安装体验

接下来看看怎么快速上手体验使用。

百智办公提供了在线体验和私有化部署两种方式。

在线体验

如果只是想先体验一下，可以直接访问官网：

https://work.baizhi.cloud

选右上角的“在线体验”

官网提供客户端演示和管理后台演示入口，按照提示进行下载，访问安装即可，可以先熟悉一下整体界面和功能。

私有化部署

01 安装

在线demo毕竟是公开的页面，出于多种考虑，官方也是做了一些添加、删除方面的限制。

更全的功能可以自行私有化部署，最低配置为 1 核 CPU、1GB 内存就可以。

官方提供了一键安装脚本，就是下面这个，直接执行就可以安装：

bash -c "$(curl -kfsSL https://release.monkeycode-ai.com/public/monkeyai-install.sh)"

输入命令后，按照提示操作安装即可，支持中英文安装。

输入安装目录，以及访问地址（也就是当前安装的vps地址，后面后台管理使用）

然后就是确认安装等待就行，整个过程会自动拉起所需服务，不需要手动一个个配置容器，很快不到1分钟基本就搞定了。

如果正巧你一个不小心，没有把账号密码记录下来，可以用下面的命令将密码进行重置。

docker exec -it --user 10001:10001 monkeyai-backend /app/monkeyai-server reset

02 登录管理后台

在浏览器打开之前我们输入的访问地址，点管理后台，输入管理员账号和密码就可以登录后台了。

进入管理后台，就可以在后台进行配置模型、知识库创建、添加技能、创建成员和分组等等统一操作了。

这里多说一句，成员添加完成后，密码可以通过重置密码进行更新获取

然后就可以将邮箱和密码，连同上面的访问地址一起发给团队成员。

03 登录使用客户端

队友们先从官网下载对应系统的客户端安装上，目前支持 Windows、macOS 和 Linux x64。

https://demo.work.baizhi.cloud/#downloads

以win为例，打开客户端，在服务器输入"访问地址"，点击”使用团队账号登录“

程序会自动打开浏览器，跳转的登录验证界面，输入邮箱，密码即可登录连接团队工作空间。

接下来，队员们就可以使用 AI 来进行生产创作了。

另外，实际使用时，有几个地方需要注意：

1. 云服务器需要开放对应的访问端口，安全组和系统防火墙都要检查。
2. 客户端连接时，要填写正确的服务器访问地址，不能直接使用服务器内部的 localhost。
3. 如果接入第三方模型或 MCP 工具，相关任务内容可能会发送到对应服务，需要根据实际安全要求配置。

开源君想说

个人使用 AI，关注的是能不能提高效率；团队使用 AI，还得考虑资源共享、权限分配和成本管理。

百智办公（MonkeyAI）把 AI 办公、编程、设计，以及团队管理后台整合到了一起，支持开源和私有化部署，也给团队提供了更多自主配置的空间。

如果你正在考虑把 AI 真正引入日常团队工作，而不只是让每个人各自使用一个聊天工具，不妨试试这个项目。

Github地址：https://github.com/chaitin/monkeycode官网：https://work.baizhi.cloud/