ling-stack

自带模型,本地管好 AI 队友的对话与审批

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 114 🐛 待处理 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1003
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,需自行部署

项目预览

ling-stack 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ling-stack-org
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,需自行部署
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TypeScript
技术栈/模型agent,agent-orchestration,agent-skills,agentic-ai,ai,ai-agents,ai-teammates,ai-workspace,anthropic,developer-tools,electron,llm,local-first,mcp,multi-agent,multi-model,openai,self-hosted,typescript
GitHub 星标★ 1003
上线时间2026-05-20 00:00:00
代码更新2026-10-24
仓库体积182.8 MB
本站数据更新2026-10-25
维护状态活跃
收录时间2026-10-25
浏览次数0

项目介绍

ling-stack 是一个本地优先的 AI 协作工作台,用 TypeScript 开发,定位为“AI 队友”式项目空间。它解决的核心问题是:使用多个大模型做项目时,对话、工具调用审批和产出结果散落在不同客户端,难以追溯和复用。ling-stack 把项目会话、工具授权记录和结果集中在一个本地工作区里,模型由用户自带(bring your own models),可接入 Anthropic 等提供方,数据默认留在本机。核心能力包括:按项目组织对话与产物、对 Agent 调用工具进行人工审批、支持 agent 编排与技能(skills)扩展、面向开发者工具的集成。适合需要可控、可审计的智能体协作场景,强调本地数据主权与过程透明,而非把一切托管到云端。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-25 · 当前星标 ★ 1003

使用教程

难度:进阶 约 25 分钟 部署方式:本地安装 5 步

环境要求

  • Git(用于克隆仓库)
  • Node.js 22.22.1 或更新版本
  • Corepack 与 pnpm 10(仓库锁定 pnpm 10.0.0)
  • Rust 与 Cargo,Rust 1.89 或更新版本(用于编译原生模块)

安装与启动步骤

  1. 1克隆仓库

    从 GitHub 拉取 ling-stack 源码到本地,注意进入项目根目录后再执行后续命令。

    git clone https://github.com/ling-stack-org/ling-stack.git
    cd ling-stack
  2. 2启用 Corepack

    Corepack 用于按仓库锁定版本调用 pnpm,启用后无需全局安装 pnpm。

    corepack enable
  3. 3安装依赖

    按锁文件安装工作区依赖;首次可能会提示 daemon 的可执行文件无法链接,属正常现象。

    corepack pnpm install --frozen-lockfile
  4. 4构建本地 Web 栈

    按依赖顺序构建 CLI、守护进程、Web 应用及工作区依赖,需已安装 Rust 工具链。

    corepack pnpm --workspace-concurrency=1 --filter '@ling-stack/cli...' -r build
  5. 5启动源码 CLI

    构建完成后用源码方式启动 CLI,进入本地工作区开始配置模型与项目。

    corepack pnpm ling

如何确认成功

构建命令无报错结束,执行 corepack pnpm ling 能正常进入源码 CLI 即表示本地栈可用。

常见问题

Q:pnpm install 提示 ling-stack-daemon bin 无法链接怎么办?

A:这是全新检出时的正常提示,因为 packages/daemon/dist/cli.js 尚未生成。继续执行后续构建命令即可,源码 CLI 用 corepack pnpm ling 启动。

Q:Node 22 打印 experimental SQLite 警告,是失败了吗?

A:不是。该警告单独出现不代表命令失败,只要命令正常退出、构建产物生成即可继续。

Q:为什么需要安装 Rust?

A:Web 与守护进程的构建会编译一个原生图像处理模块,其依赖要求 Rust 1.89 或更新(CI 使用 1.97.1)。

Q:有现成的安装包可以直接下载吗?

A:目前是源码优先的 alpha 阶段,尚未提供稳定的签名安装包与受支持的生产版本,需按源码方式构建;桌面端另有单独的开发环境。

注意事项

  • 仓库固定 pnpm 10.0.0,建议通过 Corepack 调用,避免版本不一致。
  • 桌面端与移动端有各自的构建前置要求,不在本教程范围内。
  • 构建顺序使用 --workspace-concurrency=1 串行执行,请勿随意并行化以免依赖未就绪。
  • 模型由用户自行接入(如 Anthropic 等提供方),会话与工具审批记录保存在本地工作区。

核心亮点

  • 本地优先存储,项目对话与结果留在本机,数据可控
  • 工具调用需人工审批,Agent 行为可审计、可拦截
  • 支持自带模型与多提供方接入,不绑定单一厂商

不足之处

  • 星标约 1000,生态与插件仍处早期
  • 本地部署与模型配置对非技术用户有一定门槛
  • 文档与社区活跃度有待持续观察

适用场景

  • 开发者用多个模型协作完成同一代码项目并保留完整过程记录
  • 团队对 Agent 调用外部工具设置审批流,控制风险
  • 个人在本地搭建可追溯的 AI 工作区,沉淀项目知识

替代项目

Open WebUI、LibreChat、Dify

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