很多团队现在都在做 AI 应用。一开始只是接个大模型,做个聊天窗口。可真放到公司内部用,业务知识、员工权限、工具审批、执行追踪、模型切换都会变成实际问题。
如果团队技术栈还是 Java,从零搭一套带 MCP、知识库、长期记忆、多渠道接入的 Agent 平台,工作量确实不小。
这个项目解决的就是这类问题。它不是简单聊天框,而是一套可以自部署的团队 AI 助手平台。

MateClaw 是什么
定位是团队 AI Agent 自托管平台,也可以理解成一套放在自己环境里的 AI 操作系统。
它把控制台、模型、工具、渠道、知识库、记忆、审批和审计放到同一套系统里。数据可以放在自己的部署边界内,团队成员也可以协作使用 AI。
它更强调让 AI “做事”。复杂目标可以拆成多步执行,卡住了可以重新规划,调用敏感工具时可以走审批,执行记录也能被管理员看到。
主要特点
比较实用的地方,是把 Agent 的执行过程做得更可控。
它支持 ReAct 和 Plan-and-Execute,任务可以拆解,结果可以根据 criteria checklist 判断,没完成的部分继续跟进,形成执行闭环。
知识库提供 LLM Wiki,可以把文档整理成结构化页面,支持引用、双向链接和知识图谱,适合沉淀项目文档、接口说明和排查手册。
记忆系统支持 PERSONAL、TEAM、GLOBAL 这些可见范围。个人偏好不会串到别人会话里,团队经验又可以在合适范围内复用。
还有 Tool Guard 和审批能力。AI 要执行删文件、发消息、调用外部工具这类操作,可以先暂停,等人工确认后再继续。

功能和架构
功能模块 覆盖了仪表盘、对话、员工、知识库、记忆、企业场景、连接、渠道、技能、插件、活动记录、系统设置、安全等模块。
能力层面 包括 Agent 引擎、长期记忆、LLM Wiki、工作流、触发器、多渠道接入、WebChat 嵌入、主动型 AI 等。
技术栈也比较适合 Java 团队。
后端主要是 Spring Boot 3.5、Spring AI Alibaba、MyBatis Plus、Spring Security JWT、Flyway;
前端使用 Vue 3、TypeScript、Vite、Element Plus 和 TailwindCSS;桌面端基于 Electron,并内置 JRE 21。

适用场景和选型对比
如果只是想快速搭一个 AI 应用,做表单、RAG 问答、简单工作流,Dify 这类平台上手会比较快;如果更偏内容创作、Bot 搭建和在线化运营,Coze 的体验也比较顺。
它的差异点在于,它更像给团队内部落地准备的“AI 运行底座”。它重点解决的不是单个 Bot 怎么搭,而是多用户协作、Agent 审计、敏感工具审批、模型异常兜底、知识和记忆沉淀。
所以它更适合企业内部 AI 助手、研发运维助手、知识库问答平台、多渠道客服助手、带审批的自动化工具调用、需要私有化部署的 Agent 平台。Dify/Coze 更像“快速搭应用”,MateClaw 更像“把 AI 助手接进真实系统里”。

部署方式
本地体验可以直接用 Docker Compose:
git clone https://github.com/mateaix/mateclaw.gitcd mateclawcp .env.example .envdocker compose up -d启动后访问:
http://localhost:18080如果想从源码运行,也可以使用 Maven:
git clone https://github.com/mateaix/mateclaw.gitcd mateclawmvn spring-boot:run开源协议
使用 Apache License 2.0 协议。这个协议对学习、二次开发和商业项目集成相对友好,但需要保留原项目 License、版权声明和必要的 NOTICE 信息。
即刻体验一波
可以先从团队知识库场景试起来。比如把项目文档、接口说明、运维手册放进去,让 AI 帮新人回答常见问题;也可以创建一个研发助手,绑定代码相关技能,让它协助做需求拆解、日志分析和文档生成。












上面只是项目部分的功能,更多的功能待你来发现。
结语
现在很多 AI 项目停留在“能聊”的阶段,但团队真正使用时,更关心数据放哪、权限怎么控、操作能不能追踪、知识能不能沉淀、模型异常有没有兜底。
它把这些工程化问题放到一起,用 Java 技术栈做成一套可自部署的平台。如果你也在看企业级 AI 助手、Agent 平台或团队知识库方向,可以本地跑一跑。
GitHub:https://github.com/mateaix/mateclawGitee:https://gitee.com/mateos/mateclaw
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