腾讯云开源了自托管多智能体 AI 助手平台「Octop」

面向家庭和小团队，核心卖点是“多用户、多智能体、数据完全留在本机”。是一个完整的平台级产品：一个 pip 包里装进了后端、Web 仪表盘、CLI、IM 网关、定时任务和多智能体运行时。

开源地址：https://github.com/TencentCloud/Octop

核心设计哲学：单进程、本地优先

整个系统是一个 Python 进程。没有外部消息队列、没有独立 worker，唯一的外部依赖是用户自己配置的 LLM API。所有入口：Web 界面、IM 消息、cron 定时任务、CLI；汇入同一个进程内 HarnessProcessor，重启后从 SQLite（WAL 模式）控制面数据库完整重建状态。

数据全部落在 ~/.octop/：配置、数据库、密钥、每个 agent 的独立工作区、shell 命令护栏规则。默认 SQLite，可切 PostgreSQL；工作区后端可插拔为 Docker 沙箱或 COS/S3。

无厂商锁定：模型层走 OpenAI 兼容 API，支持 DashScope、Ollama 本地模型；存储、渠道、提供商全部可替换。

功能全景：四个层次

1. 专家体系，产品层的核心抽象。 每个用户可创建多个“专家”，每个专家有独立的工作区、模型提供商、IM 渠道绑定和 cron 任务，人格由 SOUL.md 定义（内置 16 种 MBTI 模板）。专家可在家庭内共享，还有专家市场和共享技能池。AgentTeams（Beta）进一步引入协调者角色，调度多个专家完成多步任务。

2. 连接一切的 Gateway。 一个 IM 管道桥接飞书、钉钉、微信、QQ、Telegram、Discord、企业微信，这意味着家里的每个人可以在自己常用的聊天软件里直接跟部署在 NAS 上的 AI 对话。Connector 生态目前明显偏腾讯系（腾讯文档、会议等），另含 OAuth 与 MCP 网关。

3. ACP 双向互操作，工程上最超前的部分。 Octop 既可以作为 ACP 服务端被 Zed、OpenCode 等 IDE 调用，也可以作为客户端把编码任务委托给 Claude Code、Codex、CodeBuddy。这让它不是封闭的孤岛，而是智能体互操作网络中的一个节点。

4. 记忆与知识。 分层记忆系统（Octop Memory）支持全文检索且随工作区迁移，知识库提供 RAG 检索，octop memory slim 命令做记忆瘦身。