Octop 自托管 AI 助手完整指南：如何在自己的机器上跑一支多 Agent 专家团队

【免费下载链接】OctopA smarter, self-hosted AI assistant — multi-user, multi-agent.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/oct/Octop

想让 AI 把重复性的杂活接过去，又怕合同、客户名单这类资料最后流进别人的云里？Octop 就是一个面向个人和小团队的开源、自托管 AI 助手：多用户、多 Agent，所有数据都留在你自己的机器上。装好之后，一个进程同时提供 Web 控制台、命令行、IM 通道和定时任务，对话记录、工作区文件、密钥，全部收在~/.octop/这个目录里。

它是什么 🐙

一句话：Octop 是你自己部署的、开源（MIT 协议）的 AI 助手平台，重点在「多用户、多 Agent」——不是一个聊天框，而是一群各管一摊的 AI。

打个比方，它像在你机器里盖了一栋小办公楼。每层住着一位「专家」，是有专业分工的 AI（写作的、写代码的、做数据分析的），各自有各自的档案柜、各自的 IM 电话线、各自的脾气；大堂就是 Web 控制台，每个账号进来都能找到想找的人。整栋楼共用一套电网（默认 SQLite 数据库，可选 PostgreSQL）和一串门禁（JWT 认证），楼层之间互不打扰。

再直白点：一群住在你机器上的 AI，各自有独立记忆和工作区，房主是你。整个系统只有一个进程，停掉再启动，状态从数据库里重建，不会丢。

核心能力：三个真实会用到的场景

1. 接进群聊：不打开网页就能找 AI

什么场景：活都发生在飞书、钉钉群里，单独开个控制台去问 AI，太别扭。

怎么做：在「通道」页面选飞书、钉钉、QQ、微信或企业微信，填上应用凭证。接好之后在群里 @ 它就能干活，结果直接回到群里；顺手再建个定时任务，大白话说一句「每天早上九点把行业新闻整理成三条发我」，它就自己排班、到点执行。

得到什么：AI 从「你要去访问它」变成「它住在群里」，定时推送不用人盯，谁的使用习惯都不用改。

2. 大活拆着干：让团队分头处理

什么场景：整理数据、写汇报、核对细节这种多步骤任务，单个 AI 干到一半就卡壳。

怎么做：建一个 AgentTeams（Beta 功能）。团队有一个「主持人」加至少两位「成员专家」，每个成员可以配不同的模型、知识库和 MBTI 人格（16 种人格模板，做个小测试还能自动匹配）。你跟主持人说一句需求，它会把任务改写后并行派给多个成员，成员干完回来汇报，主持人汇总后判断能不能收工。

得到什么：一条群聊式的时间线——谁被派了活、谁干完了、最后结论是什么，全程可见。机制细节可以看 docs/expert-teams.md。

3. 需要动手时：网页和别人的机器

什么场景：任务要登录系统、填表、截图；或者要操作的那台电脑上才有目标软件。

怎么做：内置的浏览器 AI+ 可以开一个无头浏览器跑页面、填表、截图、抓数据；远程桌面则把目标机器的屏幕实时投到控制台里，你在浏览器里直接动它的鼠标键盘。

得到什么：网页类杂活 AI 自己上手，你也能在关键时刻「接管」机器把最后一步做完。

它和同类有什么不同

这里说的同类，包括云端 AI 助手和更常见的单 Agent 自托管工具。

• 数据不出门：云端助手把对话和文件都发到厂商的云上，Octop 的一切都放在~/.octop/里，接上本地 Ollama 模型后，核心链路可以不经过任何第三方云。
• 人和人隔开：多用户 JWT 认证，每个用户有各自的专家和工作区，高风险 Shell 命令会被护栏拦下来要求人工确认——一台机器多人用，不代表互相看见底细。
• 拆活而不是单干：AgentTeams 让主持人并行调度多位专家，普通单 Agent 工具基本是一个 AI 从头干到尾。
• 接口开箱即用：对外提供 HTTP / SSE / WebSocket 接口，走 ACP（IDE 与编程工具互相调用的协议）和 MCP（接外部服务的通用标准），内置 29 个 OAuth / MCP 连接器，腾讯文档、Notion、滴答清单这类服务授权即插即用，不用自己写集成。
• 跨机器是自带能力：通过 Bridge 把两台 Octop 连起来，浏览器只和本机说话，跨机器的请求走长连接、在专家所在的那台机器上执行，数据不用搬家。

最小上手路径 🚀

要求不高：macOS / Linux / Windows 都行，不用预装 Python（安装脚本会在~/.octop/下自动建隔离环境），多核 CPU 加几 GB 空闲内存即可。

1. 克隆仓库并执行安装脚本（Windows 用powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/install.ps1）：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/oct/Octop bash Octop/scripts/install.sh

2. 启动服务。首次启动会进入设置向导，依次完成选数据库、建管理员、配模型（模型这步可以跳过，回头再补）：

octop run

3. 浏览器打开http://127.0.0.1:8088即可使用。想常驻就octop service start注册成系统服务，生产环境更推荐docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d。完整流程见 docs/user-guide.md。

Octop 的价值不在「又一个 AI」，而在于把 AI 变成一套住在你自己机器里的系统：数据是你的，账号是你的，规则也是你的；它干活你能看见，不想用了随时可以拔电源。路线图里下一步也已经排上——把家里的机器和办公室的机器接起来，各干各擅长的事。

所以，如果现在让你搭一台 Octop，你更想把它分给全家用，还是自己独占？你打算创建的第一个「专家」，又会是什么岗位？

【免费下载链接】OctopA smarter, self-hosted AI assistant — multi-user, multi-agent.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/oct/Octop