Octop 整合多智能體協作、團隊渠道與自託管知識庫

2026-11-05 7

版权

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简介： 多个 AI 工具切来切去，上下文不互通，团队文档还不敢外传。Octop 是 MIT 许可的开源自托管 AI 助手平台：多专家分工、网页/命令行/IM 渠道统一入口，知识库与记忆都留在自己的实例上。

Octop · 开源自托管的多人多智能体 AI 助手

工具越用越多，能力却没攒下来

你用 AI 的方式大概是这样的：写周报开一个窗口，查内部文档开另一个，写脚本再换一个。每个窗口都从零开始，上周交代过的事它不记得；你想让它进群替大家答一句，它进不去；团队里三个人各自养着一套提示词，谁也不知道谁用得更好。更麻烦的是，业务资料要喂给 AI，就得先上传到某个外部平台。工具换得越勤，沉淀下来的东西越少。

一个进程，装下一队各管一摊的助手

Octop 把这些散落的对话收进一个你自己部署的工作台：一个进程同时跑网页控制台、命令行、IM 渠道和定时任务，多个智能体各管一摊，共享同一套知识库和记忆。

每个专家有自己的工作区、模型配置、渠道和定时任务；你在网页里切换，它也能出现在飞书、钉钉、企业微信、QQ、Telegram 的群里。会话、工作区、凭据都留在自己的机器上。

边界也说清楚：

它做：多专家与团队协作、网页控制台、命令行、IM 渠道接入、知识库 RAG、定时任务、浏览器自动化与远程桌面
它不做：不自带模型额度，需要填自己的模型 Key（控制台内置阿里云百炼预设，用百炼 Key 可直接跑）；访问地址是 HTTP 加公网 IP，安装为桌面应用、Passkey 登录、语音输入、连接器剪贴板导入这四项在浏览器里用不了

通过阿里云计算巢部署，1 分半左右开箱可用，不用自己装运行时、数据库、向量模型缓存，也不用去各个开放平台配回调地址——那几步是最容易把人卡住的地方。

它解决了什么问题

你原来怎么干	代价	用它之后
三四个 AI 网站各开一个窗口	上下文互不相通，换个窗口就得重新交代一遍	一个控制台里按任务切专家，记忆跟着工作区走
把需求全塞进一个万能提示词	谁都不专，答案时好时坏	每个专家一套提示词、一套工具、一套渠道
想让 AI 进内部群答问题	公共 AI 工具进不了群	飞书、钉钉、企业微信、QQ、Telegram 直接接入
团队文档散在各人电脑里	想让 AI 引用，得先上传到外部平台	知识库 RAG 部署在自己实例里，资料不出机器
自己拼一套多智能体系统	运行时、数据库、向量缓存、回调地址一个个踩坑	单进程启动，环境已经装好

回到那个每天有人问「周报模板在哪」的群：现在群里 @ 一下，答话的是你配的那个行政助手，它翻的是你上传的团队文档。写代码的那个专家在另一个会话里，记得上周改过哪几个文件。你自己只处理真正需要判断的事。

而更深一层的变化是：AI 从「你要主动打开的一个网站」，变成了「团队里一个一直在线的成员」。它记得你的项目、读得到你的文档、出现在你本来就在的群里——你不再围着工具转，工具开始围着你的工作转。而且这一切跑在自己机器上，人换了、工具换了，记忆和知识还在。

核心能力

不是一个助手，是一队分工明确的专家

这一段接手的正是开头那个「什么都塞进一个对话框」的麻烦。

多专家并行 —— 写周报、查文档、写代码各一个专家，上下文互不污染
AgentTeams（Beta） —— 一个协调者把多步任务拆给多个专家，不用你手动转述
人格模板 —— 16 种 MBTI 性格模板，让不同专家的表达风格区分开

在你已经在的地方应答

AI 要真的被用起来，得出现在你本来就待着的地方。

IM 渠道接入 —— 飞书、钉钉、企业微信、QQ、微信、Telegram、Discord，群里直接 @ 它
网页、命令行、IDE 都能调 —— 网页日常用、命令行批量做、通过 ACP 在编辑器里调同一个智能体
定时任务 —— 用自然语言配 cron，让它每天按点跑活

记忆和知识，留在自己机器上

这是自托管真正的价值：资料不搬家。

知识库 RAG —— 上传团队文档，回答时引用你自己的资料，不用先交给外部平台
分层记忆 —— 带全文检索的回忆，智能体的记忆跟着工作区走
数据在本机 —— 会话、工作区、凭据都在实例的 /opt/octop/data 里，备份和迁移都由你掌握

谁最该用

用户类型	典型场景	用它拿到什么
小团队负责人、技术负责人	团队里各种重复提问、材料产出	一个常驻助手接管问答和例行产出
内部工具与运维团队	想给同事搭一个私有 AI 入口	多用户、多专家，管理界面对齐现有分工
需要私有知识库的团队	文档不能出内网	知识库和会话都落在自己实例里
多口之家、兴趣小组	共用一套 AI 助手	一个管理员账号，按人分配专家

技术支持

官方仓库：https://github.com/TencentCloud/Octop
官方文档：https://github.com/TencentCloud/Octop/tree/main/docs
问题反馈：GitHub Issues

🚀 立即体验

→ 一键部署 Octop

部署完成后，用管理员账号和实例输出里的初始密码登录，先去模型服务里填好自己的 Key，再创建第一个专家。

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