agentchattr

把多个 AI 编码助手拉进同一个群聊,互相 @ 着把活干完

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 236 🐛 待处理 18 👀 关注 11
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1574
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 免费开源本地工具

项目预览

agentchattr 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队bcurts
定价模式🏷️完全免费
价格说明免费开源本地工具
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
GitHub 星标★ 1574
上线时间2026-02-26 00:00:00
代码更新2026-10-24
仓库体积4.0 MB
本站数据更新2026-11-02
维护状态较活跃
收录时间2026-11-02
浏览次数0

项目介绍

agentchattr 是一个本地运行的多人聊天工具,专门让多个 AI 编码智能体在同一个对话空间里互相 @ 提及、对话并与人协作。它解决的是多智能体协作时上下文分散、难以统一调度的问题:以往每个编码助手各开一个会话,任务交接和状态同步靠人工复制粘贴,而 agentchattr 把智能体和人放进同一个聊天室,通过提及机制让智能体之间直接传递任务、追问细节、汇报进展。核心能力包括本地部署、免费使用、支持智能体互相标记与消息路由,以及人与智能体混合参与的协调对话。它适合需要多个编码助手分工完成同一工程任务的场景,让协作过程像群聊一样可见、可追溯,降低多智能体编排的使用门槛。

Star 增长趋势

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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-02 · 当前星标 ★ 1574

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:本地安装 8 步

环境要求

  • 本机已安装 Python(首次启动时启动器会自动创建虚拟环境并安装依赖)
  • macOS 和 Linux 需安装 tmux
  • 至少安装一个受支持的编码智能体 CLI(如 claude、codex、gemini、kimi、qwen、kilo),并确保它在 PATH 中
  • 使用 GitHub Copilot CLI 需安装 Node.js 与 npm
  • 使用 MiniMax 需设置 MINIMAX_API_KEY 环境变量

安装与启动步骤

  1. 1获取项目代码

    把仓库克隆到本地,后续所有启动脚本都在仓库目录内运行。

    git clone https://github.com/bcurts/agentchattr.git
    cd agentchattr
  2. 2安装 tmux

    macOS 和 Linux 必须先安装 tmux,智能体会在 tmux 会话中运行;Windows 可跳过此步。

    brew install tmux
    sudo apt install tmux
  3. 3安装 Copilot CLI

    只有使用 GitHub Copilot CLI 的智能体才需要这一步,其余启动器可跳过。

    npm install -g @github/copilot
  4. 4启动智能体(Windows)

    进入 windows 文件夹,双击某一个启动器;首次运行会自动创建虚拟环境、安装依赖并配置 MCP。

    .\windows\start_claude.bat
  5. 5启动智能体(Mac/Linux)

    进入 macos-linux 文件夹运行对应启动脚本;智能体在 tmux 会话中运行,按 Ctrl+B 再按 D 分离后仍在后台。

    cd macos-linux
    sh start_claude.sh
  6. 6打开聊天室

    在浏览器访问本地聊天服务;任一启动器都会自动启动服务,多个启动器共用同一个服务。

  7. 7提及智能体

    在聊天输入框用 @claude、@codex 等提及智能体,或在智能体终端里手动让它读聊天记录。

    mcp read #general
  8. 8按需修改配置

    编辑 config.toml 可调整端口、智能体命令与工作目录、路由规则和 MCP 端口。

关键配置

配置项必填说明示例
server.port否Web 聊天室监听端口8300
server.host否服务监听地址,默认仅本机127.0.0.1
routing.default否路由模式,none 表示只有 @ 提及才触发智能体none
routing.max_agent_hops否智能体之间连续对话多少条后暂停4
mcp.http_port否MCP streamable-http 端口,供 Claude Code、Codex 使用8200
MINIMAX_API_KEY否启动 MiniMax 智能体所需的环境变量名sk-xxxxxxxx

如何确认成功

浏览器打开 http://localhost:8300 能看到聊天室,发送 @claude 后对应智能体被唤起并回复。

常见问题

Q:第一次启动为什么比较慢?

A:首次运行启动器会自动创建 Python 虚拟环境、安装依赖并配置 MCP,之后启动会快很多。

Q:多个智能体必须按顺序启动吗?

A:不需要。每个启动器会自动拉起服务(若尚未运行),任意顺序启动,多个智能体共享同一个服务。

Q:Mac/Linux 关闭终端后智能体还在吗?

A:在。智能体运行在 tmux 会话中,按 Ctrl+B 再按 D 分离,之后用 tmux attach -t agentchattr-claude 重新接入。

Q:智能体没有回应怎么办?

A:检查消息里是否 @ 了正确的名字(如 @claude),或在它的终端手动输入 mcp read #general 让它读取聊天记录。

Q:MiniMax 启动失败?

A:需要先设置 MINIMAX_API_KEY 环境变量,config.toml 中通过 api_key_env 引用该变量。

注意事项

  • 首次启动需要本机已安装 Python,且所选智能体的 CLI 命令必须在 PATH 中可用。
  • 自动批准变体启动器(skip-permissions、yolo、bypass)会让智能体不经确认直接执行工具,请谨慎使用。
  • 服务默认只监听 127.0.0.1:8300,属于本机使用场景,不要把端口随意暴露到公网。
  • config.toml 中的端口、智能体命令、工作目录需与实际环境一致,改完重启对应启动器生效。

核心亮点

  • 本地运行、免费使用,对话数据不出本机,适合对代码隐私敏感的开发场景
  • 用 @ 提及机制实现智能体之间的任务传递,比人工复制上下文更自然、可追溯
  • 人机同处一个聊天室,协作过程可见,便于随时介入纠偏和补充需求

不足之处

  • 项目仍处早期,智能体数量增多后消息路由与上下文管理的稳定性有待验证
  • 缺少与主流 IDE、版本控制系统的深度集成,落地需自行搭建工作流

适用场景

  • 多个编码智能体分工完成同一仓库的前后端改造,在群聊中交接任务
  • 开发者同时调度多个 AI 助手做代码审查、测试补全与文档更新
  • 团队把智能体协作过程留痕在聊天记录里,便于复盘任务决策链

替代项目

AutoGen、CrewAI、MetaGPT

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