OpenAkita — 开源多Agent AI助手

不止聊天,一个能自主执行任务的AI团队。

Star 数
★ 2k
最近更新
25 天前
License
AGPL-3.0
主语言
Python

30 秒速览

运行形态
桌面应用命令行工具自托管服务
可在哪里用
通用 · 跨平台OpenAI API · Claude API
费用
软件免费,模型调用费用自付
上手难度
低 · 几分钟可跑通
开始前需要
Python 3.11+Tauri 2.xShell / 命令行网络访问本地文件系统
典型场景
个人用户:使用桌面应用通过GUI配置API Key后,自然语言指令让AI创建计算器、爬取天气数据等。
不适合
  • 希望移动端独立使用、无需桌面后端的用户
  • 需要闭源商用集成的团队(AGPL-3.0)

这个 Agent 能做什么,适合哪些场景?

OpenAkita是一个开源的通用AI助手框架,采用多Agent协作与组织化编排架构。它内置AgentOrchestrator协调器、ReAct推理引擎、Plan Mode、双模记忆系统(片段记忆与MDRM关系图)、6层沙盒安全模型,并支持插件系统(8种类型、3级权限、10个生命周期钩子)与MCP客户端。其桌面端(Tauri 2.x)、Web和移动端可接入Telegram、飞书、企业微信、钉钉、QQ等6种IM平台。安装可通过桌面安装包(GUI配置)、pip install或源码方式,使用时可执行CLI命令(如openakita run "Build a calculator")或通过IM扫码绑定后直接对话。

OpenAkita提供多Agent协作与组织化编排,将复杂任务自动分解并分配给多个专门Agent(如搜索、分析、写作)并行处理,支持自动交接与故障转移。它具备Plan Mode将任务分解为步骤并实时跟踪,ReAct引擎实现思考-行动-观察循环并支持回滚。集成89+内置工具(Shell、文件、浏览器、桌面自动化、搜索、调度器、MCP等),可读写文件、执行命令、自动操作桌面、运行定时任务。通过IM扫码绑定(微信、飞书、企业微信等)后,用户可在聊天中发送消息、图片、语音和文件,AI自动理解并响应。它还支持创建“AI公司”(组织编排),设置CEO、CTO、CFO等角色,通过黑板共享、消息路由、心跳检测等机制自主运行。

  1. 个人用户:使用桌面应用通过GUI配置API Key后,自然语言指令让AI创建计算器、爬取天气数据等。
  2. 办公场景:在飞书或企业微信中扫码绑定,通过@AI发送任务,如生成周报、管理日程。
  3. 开发团队:利用Plan Mode与多Agent并行,将复杂项目如开发一个网站自动拆分为设计、编码、测试等子任务。
  4. 企业管理者:构建“AI公司”,设定组织架构(CEO、CTO、CFO)与角色职责,让AI代理自主协作完成市场分析、产品规划等。
  5. 自动化爱好者:使用89+工具与插件系统,集成MCP服务器(如GitHub、数据库),实现自定义自动化工作流。

如何安装或部署这个 Agent?

提供三种方式:

  1. 桌面应用(推荐):从https://openakita.ai/download下载Windows(.exe)、macOS(.dmg)或Linux(.deb)安装包,按向导安装,填入Anthropic或DeepSeek的API Key即可。
  2. pip安装:执行 pip install openakita[all],然后运行 openakita init 进行向导配置。
  3. 源码安装:git clone https://github.com/openakita/openakita.git,cd openakita,创建虚拟环境并激活,pip install -e ".[all]",openakita init。

如何使用这个 Agent?

安装后运行 openakita 启动交互式CLI,或 openakita run "Build a calculator" 执行单次任务。使用 openakita serve 启动服务模式以连接IM渠道。在桌面应用中,通过GUI配置LLM端点、IM渠道、技能和计划任务。绑定IM后,在聊天中@AI即可对话。高级用法包括创建组织(可视化拖拽设计公司结构)、安装插件(从市场一键安装或GitHub直接安装)、集成MCP服务器(通过GUI或CLI管理)。

这个 Agent 有哪些优点和局限?

优点
  • 真正多Agent协作与组织化编排,超越单一对话,能自主执行复杂任务链。
  • 支持30+LLM提供商(Anthropic、OpenAI、DeepSeek、Qwen等)智能容错,无锁定风险。
  • 6层沙盒安全(路径隔离、确认门、命令拦截、文件快照、自保护、OS级隔离),保障高风险操作。
  • 插件系统丰富(8类、10个生命周期钩子),扩展性强,且内置20个AI媒体插件(如视频生成、配音)并附带913项测试。
  • 低门槛:完全GUI配置,5分钟启动,无需命令行,支持扫码绑定IM,适合非技术用户。
局限
  • 依赖外部LLM API,需自备API Key并支付费用,本地小模型不推荐。
  • 桌面应用基于Tauri,移动端仅作为客户端需连接桌面后端,不能完全独立运行。
  • 复杂功能(如组织编排、内存图可视化)学习曲线较陡,文档较技术化。
  • AGPL-3.0许可可能限制商业闭源集成。

这个 Agent 与同类方案有什么区别?

与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。

Agent 源码审查 形态 / 费用 Star 最近更新 主语言 完整支持的平台
OpenAkita — 开源多Agent AI助手 当前 45 · 缺口较多 桌面应用免费 + 模型费 ★ 2k 25 天前 Python OpenAI API · Claude API
Agenvoy 70 · 存在缺口 命令行工具免费 ★ 457 2 天前 Go Codex · Claude Code
SwarmClaw 48 · 缺口较多 桌面应用免费 + 模型费 ★ 692 3 个月前 TypeScript Codex · Claude Code · OpenAI API · Claude API
Agent Swarm 47 · 缺口较多 Agent 插件 / 技能免费 + 模型费 ★ 904 今天 TypeScript Codex · Claude Code

FollowAgents 如何评估这个 Agent?

FollowAgents 源码审查 · FARS-2.1
缺口较多
45/ 100 五分制 2.3 / 5
本评测基于 2026年8月9日 的源码;此后该项目发布了 2 个正式版本,尚未复审。分数与结论只代表评测时的版本。 最近版本 ↓
信任安全 10/29
可靠稳定 6/14
适用触发 10/18
规范维护 9/18
有效结果 7/13
证据核验 3/8
查看各维度的扣分理由
信任安全10 / 29 · 1.7/5

证据显示有权限模型(3-tier)、确认门、路径分区、命令拦截、文件快照、自保护、OS沙箱等安全特性,但多为README声明,未提供具体实现细节或配置示例,故每项仅给1分。扣分原因:缺乏代码级证据,且未说明默认权限是否最小化。

可靠稳定6 / 14 · 2.1/5

自一致性:README与pyproject.toml、requirements.txt基本一致,但requirements.txt中websockets版本与pyproject.toml不一致(16.0 vs <16.0),扣分。依赖可用性:依赖列表完整,但未提供锁定版本或校验和,存在供应链风险。失败消息:未提供错误处理或用户提示的示例。

适用触发10 / 18 · 2.8/5

受众与场景:README明确面向首次用户和开发者,提供多种使用场景。能力边界:列出89+工具和8种插件类型,但未说明具体限制。触发精度:未详细说明命令或技能触发机制。环境适配:支持多平台和多种LLM,但未提供系统要求细节。

规范维护9 / 18 · 2.5/5

信息架构:README结构清晰,有目录和分节。安装说明:提供多种安装方式,但缺少故障排除。命名稳定性:版本号存在,但未说明命名规范。示例与FAQ:有示例,但无FAQ。已知限制:未明确列出。许可证:AGPL-3.0,但未说明兼容性。版本与变更日志:有版本号,但未提供CHANGELOG。维护责任:有安全联系邮箱,但未明确维护者。

有效结果7 / 13 · 2.7/5

输出可用性:描述输出形式多样,但未提供实际输出示例。边际价值:功能丰富,但未与同类产品对比。成本效益:未提供性能或资源消耗数据。

证据核验3 / 8 · 1.9/5

声明可追溯性:README中的功能声明未链接到具体代码或文档。跨来源佐证:仅依赖README,未提供其他来源。事实与推断分离:未明确区分事实和推断。

风险与缓解建议
  • 依赖版本不一致:requirements.txt中websockets版本与pyproject.toml冲突,可能导致安装问题。
  • 安全特性多为声明,缺乏实现细节,建议审查实际代码。
  • 未提供CHANGELOG,版本变更不透明。
证据充分度:低 评估于 2026年8月9日 审查版本 c42abf1a19d5 评估后仓库已有新提交,评分可能未覆盖最新改动
查看完整评分方法 →

最近版本

来自该项目 GitHub Releases 的最新发布记录,说明为上游原文摘录,未经本站改写或测试。

  1. v1.27.42 v1.27.42 [稳定版]
    发布说明摘录
    v1.27.42 更新日志 本次重点完善 OpenAkita 账号、资源市场与 SkillHub,引入云知识库连接能力,并持续改善组织任务、记忆管理、启动速度和桌面及移动端体验。 重要变化 - OpenAkita 账号正式接入桌面端 - 可直接从桌面侧边栏登录并查看账号状态;登录信息会及时同步,桌面、网页和移动端之间的授权衔接也更加顺畅。 - 资源市场安装流程全面升级 - 支持从市场页面或专属链接发起安装,安装前可确认版本与所需权限,安装时可查看实时进度;切换页面后,任务仍可在后台继续并随时查看。 - SkillHub 搜索与安装 - 现在可以搜索 SkillHub 中的技能,并通过经过校验的流程安全安装,无需手动下载和复制文件。 - 新增云知识库连接 - 可在桌面端管理只读云知识库,并按照设定的优先级查找内容,让回答更容易利用已有资料,同时不会改动原始知识库。 - 组织任务更加可靠 - 不同会话中的组织任务互不干扰,任务进度可及时同步到 IM 会话;每个成员也能按配置使用合适的模型。 新增功能与改进 账号与资源市场 - 新增 OpenAkita 账号登录、设备授权和状态同步,并提供中英文授权结果页面。 - 支持桌面端、移动端和远程网页之间安全地接续登录与安装请求。 …
    在 GitHub 查看 ↗
  2. v1.27.38 v1.27.38 [稳定版]
    发布说明摘录
    v1.27.38 更新日志 本次稳定版重点改善了多会话任务处理、任务结果交付和本地插件安装体验。同时优化了对助手回复的判断方式,减少不必要的提示和重试,让日常使用更加稳定顺畅。 重要变化 - 多个会话互不干扰 — 在不同会话中同时运行组织任务时,各会话会独立处理。一个会话中的任务、等待状态或取消操作,不会再影响其他会话。 - 任务结果交付更可靠 — 任务完成后,生成的文件能够更准确地显示和提供下载;遇到无法继续处理的问题时,也会给出更清楚、更有帮助的提示。 - 本地插件安装更方便 — 在插件安装页面新增文件夹选择按钮,可直接通过系统窗口选择本地插件目录,无需手动输入或复制完整路径。 - 回复处理更加准确 — 优化了对助手回复内容的判断,减少普通文字被误认为已执行操作的情况,避免由此产生的错误提醒和重复尝试。 问题修复与体验优化 - 修复多个会话同时运行组织任务时,可能互相阻塞或误取消的问题。 - 修复部分任务完成后,生成文件未能正确显示或下载的问题。 - 改进任务异常时的提示信息,帮助用户更快了解问题并采取下一步操作。 - 减少因回复措辞触发的错误判断,让任务执行过程更加自然稳定。 - 为本地插件目录选择功能补充中英文界面提示。 --- What's Changed in v1.27.38 …
    在 GitHub 查看 ↗
  3. v1.27.37 v1.27.37 [稳定版]
    发布说明摘录
    v1.27.37 更新日志 本次稳定版汇总自 v1.27.35 以来的改进:内置插件可更安全地使用您在 OpenAkita 里配置好的大模型,并在设置页提供统一的模型选择;同时修复了 IM 渠道图片同步到桌面端不够及时的问题。 重要变化 - 插件统一使用 OpenAkita 已配置模型 - Word Maker、Excel Maker、PPT Maker,以及剪辑、字幕、漫画、调研等多个内置插件,在做文本分析、规划与润色时,会走您在 OpenAkita 中配置并选中的模型,不再各走一套零散调用方式。 - 插件设置页可选择模型 - 多个内置插件的设置界面增加了经过校验的模型选择器,可直接挑选 OpenAkita 里已可用的端点/模型,配置更直观。 - IM 镜像图片实时显示 - 飞书、Telegram 等渠道成功发出图片后,对应桌面会话会尽快同步显示,不必手动刷新或重开对话。 新增功能与改进 插件与模型 - 为内置插件提供统一的大模型调用入口:按您在 OpenAkita 中配置的端点与故障切换策略来请求模型,调用更稳妥。 - Word / Excel / PPT 等文档类插件的规划与文本相关流程,改为使用上述统一模型选择。 - 剪辑、字幕、电商图、财务、视频、调研等插件的文本分析类能力,同步接入统一模型调用。 …
    在 GitHub 查看 ↗

常见问题

OpenAkita需要什么运行环境?
桌面应用需Windows/macOS/Linux(Tauri 2.x),pip安装需Python 3.11+。使用需至少一个LLM API Key(如Anthropic或DeepSeek)。
IM扫码绑定需要开发者账号吗?
不需要。微信、飞书、企业微信均支持扫码绑定,30秒即可,无需开发配置。
如何确保AI执行命令时的安全性?
OpenAkita实施6层安全:路径划分、命令拦截(如rm -rf)、文件快照回滚、系统级沙盒(Linux bwrap、macOS seatbelt、Windows MIC)等,高风险命令自动隔离运行。
组织编排与多Agent有何不同?
多Agent适合单任务并行分解;组织编排构建分层结构(如CEO/CTO/CFO),具备黑板共享、消息路由、心跳检测、自动伸缩,可长期运行自主管理。
能否离线使用?
可以,但需连接本地Ollama或LM Studio等本地模型,但项目提示小模型工具调用能力有限,不推荐,建议使用API模型。
在 GitHub 查看 ↗ 安装 ↓

对比同类 Agent

用同一套 FARS 评审,横向比较这个 Agent 所属的短名单。

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